电力设备质量检测方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种电力设备质量检测方法，其特征在于，包括：获取电力设备在生产过程中零件的零件工序数据；针对每个所述零件，从预设数据库获取所述零件的标准生产数据，根据所述标准生产数据与所述零件工序数据的差值，得到所述零件的零件生产信息；基于预设的车间生产树形结构，构建预设的联邦学习模型；将所述零件生产信息输入至所述预设的联邦学习模型，得到质量检测结果。2.根据权利要求1所述的电力设备质量检测方法，其特征在于，所述获取电力设备在生产过程中零件的零件工序数据包括：获取所述电力设备每个零件的属性数据；基于每个零件的所述属性数据构成工序集合，作为所述电力设备的零件工序数据。3.根据权利要求1所述的电力设备质量检测方法，其特征在于，所述针对每个所述零件，从预设数据库获取所述零件的标准生产数据，根据所述标准生产数据与所述零件工序数据的差值，得到所述零件的零件生产信息包括：在预设数据库中获取所述电力设备所述零件的标准生产数据；根据同一零件的所述标准生产数据与所述零件工序数据的差值，计算得到所述零件的零件生产信息。4.根据权利要求1所述的电力设备质量检测方法，其特征在于，在所述基于预设的车间生产树形结构，构建预设的联邦学习模型之前，所述方法还包括：基于所述工序环节信息确定所述电力设备的所有工序环节；基于所述工序环节之间的相互关系，制定工序环节结构；根据工序环节与车间之间的对应关系，基于所述工序环节结构，构建所述车间生产树形结构。5.根据权利要求1所述的电力设备质量检测方法，其特征在于，所述将所述零件生产信息输入至所述预设的联邦学习模型，得到质量检测结果包括：基于所述车间生产树形结构，确定各个车间之间的相互关系；基于所述相互关系，根据纵向联邦学习算法，构建以各个车间作为本地参与方的联邦学习模型，得到预设的联邦学习模型；将各个车间的所述零件生产信息输入到所述预设的联邦学习模型，通过多轮学习，得到所述质量检测结果。6.根据权利要求1所述的电力设备质量检测方法，其特征在于，在所述将所述零件生产信息输入至所述预设的联邦学习模型，得到质量检测结果之后，所述方法还包括：基于孪生镜像技术构建数字映射模型；将所述质量检测结果输入所述数字映射模型，得到所述电力设备的生产要求模拟结果。7.根据权利要求6所述的电力设备质量检测方法，其特征在于，在所述将所述质量检测结果输入所述数字映射模型，得到所述电力设备的生产要求模拟结果之后，所述方法还包括：若所述生产要求模拟结果为不符合生产要求，则获取所述电力设备的产品原型指标；根据所述生产要求模拟结果定位目标工序环节，并基于所述产品原型指标生成所述目
标工序环节的调整策略。8.一种电力设备质量检测装置，其特征在于，包括：工序数据记录模块，用于获取电力设备在生产过程中零件的零件工序数据；零件生产信息生成模块，用于针对每个所述零件，从预设数据库获取所述零件的标准生产数据，根据所述标准生产数据与所述零件工序数据的差值，得到所述零件的零件生产信息；工序结构生成模块，用于基于预设的车间生产树形结构，构建预设的联邦学习模型；质量检测模块，用于将所述零件生产信息输入至所述预设的联邦学习模型，得到质量检测结果。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述电力设备质量检测方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述电力设备质量检测方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种电力设备质量检测方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于质量检测技术领域，用于提高电力设备在质量检测阶段的数据安全性。本申请提供的方法包括：获取电力设备在生产过程中每个零件的零件工序数据；针对每个所述零件，从预设数据库获取所述零件的标准生产数据，根据所述标准生产数据与所述零件工序数据的差值，得到所述零件的零件生产信息；获取工序环节信息与车间信息，并基于所述工序环节信息与所述车间信息构建车间生产树形结构；基于所述车间生产树形结构，构建联邦学习模型，并将所述零件生产信息输入所述联邦学习模型，得到质量检测结果。得到质量检测结果。得到质量检测结果。


技术研发人员：陈晓红 王宗润 李刚 汪可 许冠英 徐雪松 张书琦 徐征宇 李金忠 朱毅
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司 国家电网有限公司 国网山东省电力公司经济技术研究院
技术研发日：2022.09.06
技术公布日：2022/12/5