公开(公告)号：CN117764365A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202410034518.0

申请日：2024-01-10

Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司

Inventor： 杨厚祥 ,  樊昌 ,  李可竞 ,  柴莅 ,  陈冲 ,  周亦珂 ,  成林轩 ,  谢子馨 ,  柯镱 ,  扶坤荣 ,  王航

IPC: G06Q10/0631 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电网抢单平台的个性化工单推荐方法，包括采集工单和班组成员的标签和语料信息，构建工单和班组成员的画像；使用Bert‑AutoEncoder算法模型对多种任务场景主体进行fine‑tuning，提取工单和班组成员画像转化为数值型embedding；使用改进的DSSM‑Attention算法模型对工单和班组成员embedding进行特征变换，计算工单和班组成员相似度，学习班组成员的工单领取偏好；针对每个班组成员生成个性化工单列表。本发明能够充分考虑用户的个性化需求和实时情况，针对复杂的电网系统和大量的工单数据进行处理时，因生成个性化的工单列表，可极大的提高处理效率。

公开(公告)号：CN117273324A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311191167.6

申请日：2023-09-15

Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司

Inventor： 杨厚祥 ,  魏雄俊 ,  汪洲 ,  熊高峰 ,  毛亚丽 ,  吴丽娜 ,  余洋 ,  柴莅 ,  李可竞 ,  陈冲 ,  周亦珂 ,  谢子馨 ,  汪可 ,  曹忺 ,  刘烨

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供一种基于个性化长短时模型的员工任务分配激励算法，需要建立设备运维任务的抢单管理模式，研究基于个性化长短时模型的员工任务分配激励算法，并根据反馈和增量数据进行动态优化。具体步骤如下，首先建立抢单模式，运维任务由班组人员加入任务池，再由管理相应站点的班组长来发布任务；任务发布后，首先发送至相应站点的工作负责人，若固定时长后未接单，则该工单进入抢单模式，收集特征信息以及员工本人的反馈信息，放入模型中推算结果，得到任务分配的结果。本发明旨在通过深度学习技术和自适应优化方法来提高抢单模式下的工作效率和员工满意度，构建科学的运维任务抢单模式，利用个性化的长短时神经记忆网络模型来辅助任务的分配、实现激励作用。

公开(公告)号：CN117273516A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311191169.5

申请日：2023-09-15

Applicant: 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司

Inventor： 杨厚祥 ,  樊昌 ,  汪洲 ,  熊高峰 ,  毛亚丽 ,  吴丽娜 ,  余洋 ,  柴莅 ,  李可竞 ,  陈冲 ,  周亦珂 ,  谢子馨 ,  汪可 ,  曹忺 ,  刘烨

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/042 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制神经网络的绩效评估方法，从多个维度抽取历史数据和相关特征，然后，对注意力机制神经网络模型进行训练，应用自注意力机制算法和角色图神经网络来提高模型性能，捕捉复杂关系和语义信息。最后，根据训练好的注意力机制神经网络模型对绩效进行评估。在评估过程中既考虑班组和个人对应急事件的处理能力，也考虑故障发生概率等，通过调节注意力权重防止以往仅依据处置工单数据或设备状态造成的绩效评估结果偏离。通过这种方法，可以有效地评估绩效，并提高评估结果的准确性和鲁棒性。