本发明涉及gbrt算法领域，更具体地说，涉及一种基于gbrt算法的检修任务分发方法及系统。
背景技术：
1、本发明涉及数据分析、人工智能与设备维护管理技术领域，具体是一种基于检修计划历史数据、设备设施故障历史数据及当前工作安排，利用梯度提升回归树(gradientboosted regression trees，简称gbrt)算法，对检修任务进行高效、精准分发的智能决策方法及其应用系统。
2、在水电站生产运营中，设备设施的定期检修与故障维修是保证正常运转的关键环节。传统的检修任务分发主要依赖于人工经验，易受主观因素影响，且难以全面考虑历史数据、班组效率与当前工作负载等多种因素，导致资源分配不均、响应速度慢等问题。因此，亟需一种基于数据驱动、能够智能化决策的检修任务分发方案。
技术实现思路
1、本发明提出了一种基于gbrt算法的检修任务分发方法及系统，以解决上述提到的问题：传统的检修任务分发主要依赖于人工经验，易受主观因素影响，且难以全面考虑历史数据、班组效率与当前工作负载等多种因素，导致资源分配不均、响应速度慢等问题。
2、技术方案：一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，包括以下步骤：
3、s1.收集并进行预处理历史检修计划数据、设备故障历史数据和当前工作安排数据；
4、s2.利用所述历史检修计划数据，建立班组执行工单的效率模型，添加包括工单完成时间、耗材利用率、故障复发率绩效指标；
5、s3.通过所述设备故障历史数据，评估班组维修后的设备长期运行效果，包括故障间隔时间、设备性能恢复水平；
6、s4.利用gbrt算法，通过特征工程构建反映人员能力、项目适配度、设备复杂性特征的向量，训练迭代多个决策树组合的模型，优化检修任务分配后的效率和效果指标并进行交叉验证和超参数调整；
7、s5.根据待处理的检修任务清单、设备实时状态及当前工作安排，利用训练好的gbrt模型预测各班组执行任务的预期效率与效果；
8、s6.系统依据预测结果，结合业务规则，生成合理的检修任务分发建议，包括任务分配到的班组、预计完成时间、所需资源。
9、优选的，所述s1收集包括检修项目、执行人员、开始与结束时间、检修结果信息的历史记录；
10、整理设备的基本信息、历史运行状态、故障类型、发生和修复时间、维修班组及人员信息；
11、获取当前班组的工作负荷、人员可用性、技能匹配度实时状态信息。
12、优选的，所述s2建立班组执行工单的效率模型包括以下步骤：
13、s2-1.选择所述历史检修计划数据中影响工单执行效率的关键因素，包括任务类型、执行人员数量、任务复杂度、使用的工具和耗材；
14、s2-2.基于原始数据生成新的特征，包括工单完成时间，结束时间到开始时间、任务复杂度评分、班组平均经验；
15、s2-3.对数值型特征进行标准化处理，使不同量纲的特征对模型的影响均衡；
16、s2-4.按80％和20％的比例分割，将数据集划分为训练集和测试集；训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
17、优选的，所述模型进行统计频发的相同故障并分析原因。
18、优选的，模型进行故障原因分析包括获取包含故障信息的历史检修数据，所述历史检修数据包括故障类型、发生时间、修复时间、参与维修的班组及人员、故障原因详细记录；处理缺失值、异常值，标准化数据格式；
19、将故障数据按类型分类，建立故障类别标签；从历史数据中提取可能导致故障的特征，包括设备使用时间、维护频次、运行环境参数，使用统计分析和机器学习方法，包括关联规则挖掘、决策树、随机森林，分析各特征与故障发生的关系，识别出主要的故障原因。
20、优选的，模型频发故障统计包括计算每种类型故障的发生频率，识别频发故障；对故障发生时间进行分析，识别故障高发时段和周期性模式。
21、优选的，所述s5利用所述训练好的gbrt模型预测各班组执行任务的预期效率与效果包括以下步骤：
22、s5-1.使用所述训练好的gbrt模型，所述训练好的gbrt模型已经学会了包括如何根据特征数据预测任务执行的效率和效果；根据实时数据，构建输入特征向量，输入特征包括但不限于人员能力指标经验、技能水平、任务与人员适配度、设备复杂性、任务类型和复杂度和当前工作负荷和可用性
23、s5-2.将构建好的特征向量输入所述训练好的gbrt模型，预测各班组执行任务的预期效率和效果指标包括任务完成时间、资源利用率、故障复发率。
24、优选的，所述s6分析gbrt模型的预测结果，评估每个班组执行特定任务的预期效率与效果；根据业务规则和模型预测结果高优先级任务优先分配给预测效果好的班组；任务分配均衡，避免某一班组过于繁忙或闲置；考虑紧急任务和关键设备；
25、根据预测结果和决策规则，生成具体的任务分配方案，包括任务分配到的具体班组、预计完成时间、所需资源；
26、将任务分配方案推送到各班组，班组按照分配方案执行检修任务；
27、记录任务执行的实际结果，包括实际完成时间、资源消耗、故障复发情况。
28、优选的，所述一种基于gbrt算法的检修任务分发系统包括数据收集模块、数据预处理模块、模型训练模块、任务分发模块和结果反馈模块。
29、优选的，所述一种基于gbrt算法的检修任务分发系统设包括一个界面，所述界面展示维修信息，包括当前检修任务、进度、负责人、历史维修记；所述界面包括讨论区和留言板功能，使得维修人员实时交流，分享经验和解决方案。
30、本发明通过引入gbrt算法，实现了对检修任务的精准、高效分发，具有以下显著优点：
31、(a)数据驱动决策：充分利用历史数据和实时工作信息，避免了人工决策的主观性和局限性，提升了检修任务分配的科学性和准确性。
32、(b)动态适应性：能够根据当前工作安排和班组状态实时调整任务分发策略，确保资源的最优配置。
33、(c)预见性与持续优化：通过模型预测，不仅能够预见不同分发方案的效果，还能根据模型反馈持续优化任务分配机制，提高整体运维效率和设备可靠性。
34、综上所述，本发明提供了一种创新的检修任务智能分发解决方案，有效解决了传统检修管理中的资源分配难题，有助于企业实现设备维护工作的精细化、智能化管理，降低运维成本，提升设备运行效能。
1.一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，所述一种基于gbrt算法的检修任务分发方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，所述s1收集包括检修项目、执行人员、开始与结束时间、检修结果信息的历史记录；
3.根据权利要求1所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，所述s2建立班组执行工单的效率模型包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，所述模型进行统计频发的相同故障并分析原因。
5.根据权利要求4所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，模型进行故障原因分析包括获取包含故障信息的历史检修数据，所述历史检修数据包括故障类型、发生时间、修复时间、参与维修的班组及人员、故障原因详细记录；处理缺失值、异常值，标准化数据格式；
6.根据权利要求4所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，模型频发故障统计包括计算每种类型故障的发生频率，识别频发故障；对故障发生时间进行分析，识别故障高发时段和周期性模式。
7.根据权利要求1所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，所述s5利用所述训练好的gbrt模型预测各班组执行任务的预期效率与效果包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发方法，其特征在于，所述s6分析gbrt模型的预测结果，评估每个班组执行特定任务的预期效率与效果；根据业务规则和模型预测结果高优先级任务优先分配给预测效果好的班组；任务分配均衡，避免某一班组过于繁忙或闲置；考虑紧急任务和关键设备；
9.一种基于gbrt算法的检修任务分发系统，其特征在于，所述一种基于gbrt算法的检修任务分发系统包括数据收集模块、数据预处理模块、模型训练模块、任务分发模块和结果反馈模块。
10.根据权利要求9所述的一种基于gbrt算法的检修任务分发系统，其特征在于，所述一种基于gbrt算法的检修任务分发系统包括一个界面，所述界面展示维修信息，包括当前检修任务、进度、负责人、历史维修记；所述界面包括讨论区和留言板功能，使得维修人员实时交流，分享经验和解决方案。
