风电场运维管理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及新能源技术领域，特别是涉及一种风电场运维管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着新能源发电技术的发展，出现了利用风力发电的风电场，风电场中包括多种类型的发电设备，且需要定期开展运维工作，以确保风电场的正常运转。
3.传统技术中，风电场的运维工作一般通过运维人员的人工巡检，并通过人工在管理系统中填报运维信息，以实现对运维流程的管理。
4.然而，在传统技术中，由于风电场的运维工作依赖人工计算和手动填报，在待运维设备数量较多的情况下，易出现运维工作的冲突，且在运维结束后，无法掌握风电场的整体运维效果，导致风电场运维管理效率不高。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高风电场运维管理效率的风电场运维管理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，本技术提供了一种风电场运维管理方法。所述方法包括：
7.获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
8.按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
9.获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果；
10.基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
11.在其中一个实施例中，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果之前包括：
12.获取风电场中各设备的实时运行数据，并将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型，得到各设备各自的异常识别结果；
13.基于异常识别结果，从各设备中确定待运维的目标设备，并生成目标设备所对应的初始运维请求；
14.当确定初始运维请求有效时，将初始运维请求更新为目标运维请求，并基于目标运维请求生成目标运维任务。
15.在其中一个实施例中，每一设备均包括多个部件，将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型之前，包括：
16.获取各设备的历史运行数据以及相应的历史环境数据，并基于历史运行数据以及历史环境数据，构建每一设备中各部件的异常识别模型；
17.基于每一设备中各部件的异常识别模型，构建每一设备的异常识别模型。
18.在其中一个实施例中，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果之前，还包括：
19.针对需要定期进行运维的目标设备，获取相应的运维周期，并按照运维周期，生成目标设备所对应的周期性运维任务；
20.当周期性运维任务满足执行条件时，将周期性运维任务确定为相应目标设备所对应的目标运维任务。
21.在其中一个实施例中，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果包括：
22.获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务以及目标设备的多个排程参数；
23.基于多个排程参数，按照预配置的排程方式，对目标设备所对应的目标运维任务进行任务排程，得到排程结果。
24.在其中一个实施例中，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，包括：
25.基于运行状态，对多个运维班组的运维水平分别进行评估，得到每一运维班组各自的班组评估结果；
26.基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果之后，包括：
27.对各运维班组各自的班组评估结果进行汇总，获得风电场的运维评估报告。
28.第二方面，本技术还提供了一种风电场运维管理装置。所述装置包括：
29.任务排程模块，用于获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
30.任务分配模块，用于按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
31.运维水平评估模块，用于获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果；
32.评估结果获得模块，用于基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
33.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
34.获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
35.按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
36.获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果；
37.基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
38.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
39.获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
40.按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
41.获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果；
42.基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
43.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
44.获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
45.按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
46.获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果；
47.基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
48.上述风电场运维管理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，先获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，再对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果，并按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，以合理安排运维任务，避免发生运维任务的冲突，从而提高风电场运维管理效率，其中，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组，然后，获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，以便在运维任务结束后，可以掌握风电场中每一班组的运维效果，进一步的，基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果，以便在运维任务结束后，还可以掌握风电场中每一目标对象的运维效果，从而掌握风电场的整体运维效果。整个过程中，能够对运维任务进行合理排程，并掌握风电场的整体运维效果，最终能够提高风电场的运维管理效率。
附图说明
49.图1为一个实施例中风电场运维管理方法的应用环境图；
50.图2为一个实施例中风电场运维管理法的流程示意图；
51.图3为一个实施例中任务工单的查询页面示意图；
52.图4为一个实施例中目标运维任务分配结果的查询页面示意图；
53.图5为一个实施例中创建初始运维请求的页面示意图；
54.图6为一个实施例中周期性任务的查看页面示意图；
55.图7为一个实施例中确定备选排程日期的示意图；
56.图8为一个实施例中目标运维任务的排程示意图；
57.图9为一个实施例中风电场运维管理方法的总体流程图；
58.图10为另一个实施例中风电场运维管理方法的流程示意图；
59.图11为一个实施例中风电场运维管理装置的结构框图；
60.图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
61.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
62.本技术实施例提供的风电场运维管理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，风电场中的目标设备102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104先获取风电场中目标设备102所对应的目标运维任务，再对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果，按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，其中，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组，然后，获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备102的运行状态，并基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，最后，基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
63.其中，目标设备102可以但不限于是风电场中各类待运维的设备，例如，可以利用风力发电的风机等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，服务器具体可以包括但不限定于集控子服务器、场站子服务器，集控子服务器可以与场站子服务器以及风电场的监控系统互联。
64.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种风电场运维管理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
65.步骤202，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果。
66.其中，风电场是一种可以利用风能并结合众多发电设备实现发电的发电场，本实施例中的风电场包括多个场站。
67.可选地，服务器可以获取风电场中多个目标设备各自对应的目标运维任务，其中，
每一目标设备所对应目标运维任务的数量为至少一个，然后，对每一目标设备所对应的目标运维任务进行任务排程，得到每一目标设备所对应目标运维任务的排程结果，以便根据排程结果分配每一目标设备的目标运维任务。
68.步骤204，按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组。
69.其中，目标对象具体可以为风电场中接收并处理运维任务的运维人员，运维班组为多个目标对象组成的运维团队，同一目标对象可以归属于多个运维团队，即一个目标对象对应多个运维班组。
70.可选地，服务器可以按照各目标运维任务的排程结果，确定每一目标运维任务各自对应的目标对象，其中，每一目标运维任务可以对应多个目标对象，然后，可以基于每一目标运维任务所对应的多个目标对象，构建每一目标运维任务所对应的运维班组，并将各目标运维任务分别分配至相应的运维班组。
71.示例性地，服务器可以在任务管理系统将各目标运维任务分别分配至相应的运维班组，并在任务管理系统中建立每一目标运维任务的任务工单，每一任务工单中均记载有相应目标运维任务所对应的场站、处理人(目标对象)、创建时间、结束时间、预计工时、优先级、状态、类型、专业等任务信息，其中，每一目标运维任务的任务工单中均记载有所对应的目标设备，目标运维任务的状态具体可以包括待策划、待完成、已关闭，目标运维任务的类型具体可以包括缺陷、故障、定检、检测、技改、巡检等多种任务类型、目标运维任务的任务专业具体可以区分为风机、电气设备等多种任务专业。
72.示例性地，如图3所示，提供一种任务管理系统中任务工单的查询页面示意图，当服务器建立完成各目标运维任务的任务工单后，服务器可以响应于运维人员的查询操作，向运维人员展示图3所示的任务工单查询页面。如图3所示，运维人员可以通过筛选任务创建时间、场站、处理人(目标对象)、任务专业、状态等任务信息，查询相应的任务工单，并可以通过点击任一任务工单的“详情”模块，查看该任务工单的信息，例如，可以查看该任务工单的任务专业、场站、优先级、预计工时、是否纳入考核、班组成员、计划结束时间等。其中，运维人员也可以按照实际运维需求，对任务工单中的信息进行编辑，还可以导出或删除相应的任务工单。
73.可选地，在将目标运维任务分配至相应的运维班组之后，服务器可以响应于运维人员的查询操作，在“日历”模块中展示风电场中各场站目标运维任务的分配结果。如图4所示，提供一种目标运维任务分配结果的查询页面示意图。服务器可以响应于运维人员对场站、处理人、任务专业、状态、优先级、日期等属性的筛选操作，向运维人员展示相应的目标运维任务分配结果，其中，查询页面可以按照月份展示各场站的目标运维任务分配结果，也可以按照周次展示。
74.步骤206，获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果。
75.其中，各目标设备的运行状态具体可以包括但不限定于各目标设备的损坏次数、停机小时数、停运天数、平均运维间隔时间、停运次数等多种状态参数，其中，平均运维间隔时间具体可以为各目标设备在一个月内，每两次运维工作的平均时间间隔，平均运维间隔
时间越短，表征目标设备的运维效果越佳。
76.可选地，针对每一运维班组，服务器可以先从任务管理系统中，查询每一运维班组所对应多个目标运维任务各自的任务工单，得到每一运维班组所对应的多个任务工单，其中，每一任务工单中均记载有所对应目标设备的运行状态，例如，故障次数、故障时长、停机次数、停机时长等。进一步的，服务器可以基于每一运维班组所对应的多个任务工单，获得每一运维班组所对应任务工单中目标设备的运行状态，从而确定与班组评估结果相关的多个状态参数，通过多个状态参数，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，每一运维班组的班组评估结果具体可以用于对每一运维班组的绩效进行评估。
77.示例性地，以损坏次数为例进行说明，当某一运维班组所对应的目标设备包括风电场的核心设备，例如，风机，服务器可以进一步获取核心设备所对应目标运维任务的任务工单，并根据核心设备所对应的任务工单，判断核心设备在运维任务完成后，是否存在损坏的情况，并根据判断结果，生成该运维班组关于损坏次数这一状态参数的班组评估结果。当核心设备存在损坏的情况，在对该运维班组的绩效进行评估时，将该运维班组关于损坏次数这一状态参数的绩效评估分置零。
78.示例性地，以停机小时数为例进行说明，服务器可以根据每一运维班组所对应目标运维任务的任务工单，获取每一运维班组所对应各目标设备在运维任务完成后的停机记录，再根据各设备的停机记录，获取每一运维班组所对应各目标设备的停机小时数，从而获得每一运维班组所对应各目标设备的可利用率，即每一运维班组关于停机小时数这一状态参数的班组评估结果。
79.服务器具体可以通过公式(1)获得每一目标设备的可利用率，从而得到每一运维班组所对应各目标设备的可利用率。
[0080][0081]
其中，总考核小时数可以按照实际需求配置。运维班组所对应各目标设备的可利用率越高，表征运维班组的运维水平越高。
[0082]
可选地，在根据每一运维班组中各目标设备的可利用率，对每一运维班组的绩效进行评估时，服务器可以先分别获取每一运维班组近两年各目标设备的可利用率，从而基于每一运维班组近两年各目标设备的可利用率，获得每一运维班组今年关于各目标设备可利用率的绩效评估分。
[0083]
以运维班组所对应任一目标设备的可利用率为例进行说明，假设运维班组所对应某一目标设备今年的可利用率为a，去年为b，则可以选取0.8b为可利用率最低值，b为可利用率基本值，1.2b为可利用率挑战值。进一步的，服务器具体可以按照以下方式获得运维班组今年关于该目标设备可利用率的绩效评估分：
[0084]
当b＝0，且a≠0时，将运维班组今年关于该目标设备可利用率的绩效评估分确定为10；
[0085]
当b＝100％，且a＝100％时，将运维班组今年关于该目标设备可利用率的绩效评估分确定为10；
[0086]
当a-0.8b＞0，则令当c不小于10时，将运维班组今年关于该目标设备可利用率的绩效评估分确定为10，当c小于10时，将运维班组今年关于该目标设备可利用率的绩效评估分确定为c；
[0087]
当a-0.8b≤0，将运维班组今年关于该目标设备可利用率的绩效评估分确定为4。
[0088]
基于类似的方式，获得每一运维班组关于各目标设备的可利用率的绩效评估分，从而得到各运维班组今年关于可利用率的绩效评估分。
[0089]
示例性地，以停运天数为例进行说明，服务器可以根据每一运维班组所对应各目标设备各自的停机记录，获得每一运维班组所对应各目标设备各自的停运天数，并将每运维班组所对应各目标设备各自的停运天数与停运天数阈值进行对比，得到对比结果，从而根据对比结果，生成各运维班组关于停运天数这一状态参数的班组评估结果。其中，停运天数阈值可以根据实际需求配置，不同目标设备的停运天数阈值不同，例如，可以将风机的停运天数阈值配置为12天，将电气设备的停运天数阈值配置为1天。
[0090]
可选地，在根据每一运维班组中各目标设备的停运天数，对每一运维班组的绩效进行评估的过程中，运维班组中各目标设备所对应的停运天数越少，运维班组关于停运天数这一状态参数的绩效评估分越高。
[0091]
示例性地，以平均运维间隔时间为例进行说明，服务器可以从每一运维班组所对应目标运维任务的任务工单中，获取每一运维班组所对应各目标设备的运维记录，并统计各目标设备每月的运维次数以及每次运维的时间，然后可以通过公式(2)获得各目标设备的平均运维间隔时间，从而根据每一运维班组所对应各目标设备的平均运维间隔时间，生成各运维班组关于平均运维间隔时间这一状态参数的班组评估结果。
[0092][0093]
可选地，在根据每一运维班组中各目标设备的平均运维间隔时间，对每一运维班组的绩效进行评估的过程中，以运维班组所对应任一目标设备的平均运维间隔时间为例进行说明，假设某一目标设备今年的平均运维间隔时间为d，去年为e，则可以选取e为平均运维间隔时间最低值，1.1e为平均运维间隔时间基本值，1.2e为平均运维间隔时间挑战值。服务器具体可以按照以下方式获得运维班组中该目标设备今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分：
[0094]
当e＝0，且d≠0时，将运维班组中该目标设备今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分确定为5；
[0095]
当d-e＞0，令当f不小于5时，将运维班组中该目标设备今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分确定为5，当f小于5时，将运维班组中该目标设备今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分确定为f；
[0096]
当d-e≤0，将运维班组中该目标设备今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分确定为1。
[0097]
基于类似的方式，获得每一运维班组中各目标设备今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分，从而得到各运维班组今年关于平均运维间隔时间的绩效评估分。
[0098]
可选地，由于运维需在设备停机状态下开展，在获取每一运维班组所对应各目标设备的运维记录后，服务器还可以获得各目标设备因检修导致的损失发电量，进而得到各目标设备的损失电量率。服务器具体可以通过公式(3)，获得每一目标设备的损失电量率，从而生成各运维班组关于损失电量率这一评估参数的班组评估结果。
[0099][0100]
其中，总损失电量为检修导致的损失发电量与故障导致的损失发电量之和，有功发电量具体可以为设备在当前条件下的发电量。
[0101]
可选地，在根据每一运维班组中各目标设备的损失电量率，对每一运维班组的绩效进行评估的过程中，假设运维班组所对应某一目标设备今年的损失电量率为g，去年为h，则可以选取h为损失电量率最低值，0.9h为损失电量率基本值，0.8h为损失电量率挑战值。服务器具体可以按照以下方式获得每一运维班组今年关于该目标设备损失电量率的绩效评估分：
[0102]
当h＝0，且g＝0时，将运维班组今年关于该目标设备损失电量率的绩效评估分确定为10；
[0103]
当h＝0，且g≠0时，将运维班组今年关于该目标设备损失电量率的绩效评估分确定为4；
[0104]
当h-g＞0，令当i不小于10时，将运维班组今年关于该目标设备损失电量率的绩效评估分确定为10，当i小于10时，将运维班组今年关于该目标设备损失电量率的绩效评估分确定为i；
[0105]
当h-g≤0，将运维班组今年关于该目标设备损失电量率的绩效评估分确定为4。
[0106]
基于类似的方式，获得每一运维班组中各目标设备今年关于损失电量率的绩效评估分，从而得到各运维班组今年关于损失电量率的绩效评估分。
[0107]
示例性地，以停运次数为例进行说明，服务器可以从每一运维班组所对应的任务工单中，获取每一运维班组所对应各目标设备的停运次数，从而生成各运维班组关于停机次数这一状态参数的班组评估结果。在根据每一运维班组中各目标设备的停运次数，对每一运维班组的绩效进行评估的过程中，运维班组中各目标设备所对应的停运次数越少，运维班组所对应的关于各停运次数的绩效评估分越高。
[0108]
可选地，服务器可以基于每一运维班组的多个状态参数，分别得到每一运维班组关于各状态参数的绩效评估分，从而得到每一运维班组的绩效评估分，通过对每一运维班组进行绩效管理与考核，可以根据每一运维班组的绩效考核结果，及时调节运维策略，从而提高风电场的运维管理效率。
[0109]
步骤208，基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
[0110]
其中，每一目标对象各自的运维评估结果具体可以用于对每一目标对象的绩效进行评估。
[0111]
具体的，服务器可以基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系，确定每一目标对象所对应的多个运维班组，并基于每一运维班组所对应的班组评估结果，获取每
一运维班组的绩效评估分，进而将每一目标对象所对应各运维班组各自的绩效评估分进行汇总，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
[0112]
上述风电场运维管理方法中，先获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，再对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果，并按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，以合理安排运维任务，避免发生运维任务的冲突，从而提高风电场运维管理效率，其中，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组，然后，获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，以便在运维任务结束后，可以掌握风电场中每一班组的运维效果，进一步的，基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果，以便在运维任务结束后，还可以掌握风电场中每一目标对象的运维效果，从而掌握风电场的整体运维效果。整个过程中，能够对运维任务进行合理排程，并掌握风电场的整体运维效果，最终能够提高风电场的运维管理效率。
[0113]
在其中一个实施例中，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果之前包括：
[0114]
获取风电场中各设备的实时运行数据，并将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型，得到各设备各自的异常识别结果；
[0115]
基于异常识别结果，从各设备中确定待运维的目标设备，并生成目标设备所对应的初始运维请求；
[0116]
当确定初始运维请求有效时，将初始运维请求更新为目标运维请求，并基于目标运维请求生成目标运维任务。
[0117]
可选地，服务器可以先通过与风电场互联的监测平台，获取风电场中各设备的实时运行数据，并将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型，得到各设备各自的异常识别结果，基于异常识别结果，初步判断是否存在运行异常的设备，将运行异常的设备确定为待运维的目标设备，生成目标设备所对应的初始运维请求，并登记初始运维请求，再对目标设备所对应的初始运维请求进行鉴定，当确定初始运维请求有效时，将初始运维请求更新为目标运维请求，并基于目标运维请求生成目标运维任务。
[0118]
示例性地，服务器具体可以通过与风电场互联的监控系统，获取风电场中各设备的实时运行数据，进而得到目标设备所对应的初始运维请求。以得到目标设备所对应的初始运维请求的过程为例进行说明，服务器可以预先将各设备的异常识别模型存储于监控系统中，再通过监控系统获取各设备的实时运行数据之后，将所获取的各设备实时运行数据输入相应的异常识别模型，当确定存在运行异常的目标设备后，由监控系统自动发起告警信号或预警信号，响应于监控系统发起告警信号或预警信号，生成并登记目标设备所对应的初始运维请求。
[0119]
其中，告警信号具体可以包括所对应目标设备的异常描述、异常程度、开始时间、异常类型、异常的可能原因、运维建议等。预警信号具体可以包括所对应目标设备的异常描述、异常的可能原因分析、可采取的运维建议等。
[0120]
可选地，服务器可以响应于监控系统发起告警信号或预警信号，控制监控系统生
成目标设备所对应的初始运维请求，还可以响应于人工操作，生成初始运维请求。如图5所示，提供了一种创建初始运维请求的页面示意图，运维人员可以基于图5所示的告警信号，在图5所示的页面中，创建与告警信号所对应目标设备的初始运维请求。如图5所示，告警信号的信息中具体可以包括故障代码、开始时间、持续时间、检修建议、严重类型(优先级)等，其中，图5所示的告警信息所对应的严重类型(优先级)为“低”。运维人员还可以对图5所示页面中的基本信息进行配置，如配置初始运维请求的处理人、期望完成日期(结束时间)等，当配置完成时，可以选择“确认并创建工单”，并保存所配置的基本信息，以创建与告警信号所对应的初始运维请求。
[0121]
可选地，服务器包括但不限定于集控服务器以及场站服务器，其中，集控服务器分别与监控系统、场站服务器互联。服务器具体可以通过集控服务器登记初始运维请求，并通过集控服务器生成初始运维请求的鉴定任务，然后，通过集控服务器将鉴定任务发送至场站服务器，通过场站服务器对初始运维请求是否有效进行鉴定。例如，服务器具体可以通过场站服务器将鉴定任务分配至相应的运维人员，通过运维人员的人工巡检，鉴定初始运维请求是否有效。服务器还可以通过与风电场互联的scada(supervisory control and data acquisition，数据采集与监视控制)系统，对初始运维请求是否有效进行鉴定。
[0122]
本实施例中，通过对初始运维请求是否有效进行鉴定，当确定初始运维请求有效时，才生成相应的目标运维任务，能够达到确保生成目标运维任务的准确性，确保待运维设备存在运维需求，避免无效的目标运维任务，从而能够提高风电场的运维管理效率。
[0123]
在其中一个实施例中，每一设备均包括多个部件，将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型之前，包括：
[0124]
获取各设备的历史运行数据以及相应的历史环境数据，并基于历史运行数据以及历史环境数据，构建每一设备中各部件的异常识别模型；
[0125]
基于每一设备中各部件的异常识别模型，构建每一设备的异常识别模型。
[0126]
可选地，服务器可以获取各设备中各部件的历史运行数据、各设备所处地理位置的历史环境数据，并基于各设备各自的历史运行数据以及历史环境数据，获得各设备中各部件与各类环境数据所对应的正常运行数据，从而针对每一设备，构建每一设备中各部件的异常识别模型，并基于每一设备中各部件的异常识别模型，构建每一设备的异常识别模型。其中，历史环境数据具体可以包括风速等。
[0127]
示例性地，在将各设备中各部件的实时运行数据输入各设备各自的异常识别模型后，若已知当前环境数据，服务器可以通过异常识别模型，将各设备中各部件的实时运行数据与各部件在当前环境下的正常运行数据进行比对，获得各设备中各部件的实时运行数据与正常运行数据之间的偏差，当偏差大于偏差阈值时，初步确定设备存在异常，并进一步确定存在异常的部件，以便在发起告警信号或预警信号时，可以精确地对可能存在故障的部位进行告警/预警。
[0128]
本实施例中，通过对各设备中的各部件构建异常识别模型，能够达到准确定位故障部件的效果，以便提高运维效率，从而提高风电场的运维管理效率。
[0129]
在其中一个实施例中，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果之前，还包括：
[0130]
针对需要定期进行运维的目标设备，获取相应的运维周期，并按照运维周期，生成
目标设备所对应的周期性运维任务；
[0131]
当周期性运维任务满足执行条件时，将周期性运维任务确定为相应目标设备所对应的目标运维任务。
[0132]
可选地，针对需要定期进行运维的目标设备，服务器可以先获取相应的运维周期，并按照根据实际需求所设置的运维周期，周期性生成目标设备所对应的周期性运维任务，并对所生成的周期性运维任务是否满足执行条件进行判断，当周期性运维任务满足执行条件时，才将周期性运维任务确定为相应目标设备所对应的目标运维任务，以便执行。其中，运维周期的单位可以为年、月、周、日，可以根据每一需定期运维的目标设备的实际运维需求选取。
[0133]
示例性地，在对周期性运维任务是否满足执行条件进行判断的过程中，服务器可以先对周期性运维任务是否仍在启用中进行判断，当确定所生成周期性任务仍在启用中时，进一步判断周期性运维任务是否符合触发条件，当确定周期性运维任务满足触发条件时，将周期性运维任务更新为目标运维任务。当确定所生成周期性任务已被禁用，不处于启用期间时，关闭所生成的周期性任务。当确定周期性任务不满足触发条件时，也关闭所生成的周期性任务。其中，周期性运维任务处于启用中，表征周期性运维任务所对应的目标设备仍需定期进行运维。周期性运维任务满足触发条件，表征上一次的周期性运维任务已结束，且本次所生成的周期性运维任务与上一次周期性运维任务之间的间隔时间不小于所设置的运维周期。
[0134]
示例性地，如图6所示，提供了一种周期性任务的查看页面示意图。在服务器在预设的有效时段内，按照预设的运维周期，生成周期性运维任务后，运维人员可以在图6所示的页面中，选择“时间计划”模块，查看各周期性运维任务有效时间段(启用时间段)、运维周期、触发条件等，还可以基于“日历”模块，查看已被更新为目标运维任务的周期性运维任务所对应的日期，进一步的，运维人员还通过查看“工单”模块，查询当前历史时间中，已被更新为目标运维任务的周期性运维任务所对应的编号、计划结束时间、状态、标题、场站等信息。
[0135]
本实施例中，通过对需要周期性开展运维工作的目标设备设置周期性任务，能够自动对周期性任务进行安排，避免运维任务的遗漏，从而能够提高风电场的运维管理效率。
[0136]
在其中一个实施例中，获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果包括：
[0137]
获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务以及目标设备的多个排程参数；
[0138]
基于多个排程参数，按照预配置的排程方式，对目标设备所对应的目标运维任务进行任务排程，得到排程结果。
[0139]
其中，排程参数具体可以为各目标设备开展运维的预计工时、各目标设备各自的有效工作时长、各目标设备各自的功率预测曲线、运维人员的空闲日期等。
[0140]
具体的，服务器可以先获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务、每一目标设备各自对应的多个排程参数，并基于多个排程参数，初步确定每一目标运维任务的多个备选排程日期，再按照预配置的排程方式，确定每一目标运维任务的目标排程日期，从而对各目标设备各自对应的目标运维任务进行任务排程，得到排程结果。
[0141]
示例性地，如图7所示，提供了一种确定备选排程日期的示意图。以对1号风机所对
应的目标运维任务进行排程为例，运维人员可以在图7所示页面中选择“设备模式”，并根据目标运维任务的场站、状态、截止日期、开始时期、结束时期、工单类型、优先级等属性筛选出两个待排程任务“风机定检”“风机异常停机紧急任务处理”。当运维人员选择“风机定检”，并设定在2022年4月18与2022年4月24日之间对“风机定检”进行排程后，服务器可以响应于运维人员的操作，确定“风机定检”这一目标运维任务对应1号风机(风力发电机)，再获取1号风机所处位置未来7日的天气数据，例如，风速等。由于风机所输出的功率受风速等天气数据的影响较大，因此，服务器可以根据1号风机的历史输出功率与风速等天气数据之间的关联，通过1号风机所处位置未来7日的天气数据，对1号风机在未来7日的输出功率进行预测，从而得到1号风机在未来7日每日的功率预测曲线以及1号风机在未来7日每日的有效工作时长。
[0142]
进一步的，服务器可以先将1号风机在未来7日每日的有效工作时长，与1号风机的预计运维工时对比，筛选出有效工作时长大于预计运维工时的日期，得到筛选后日期，其中，筛选后日期的数量为多个。由于运维过程中需进行停机检修，因此，服务器可以根据1号风机开展运维的预计工时、1号风机在筛选后日期每日的功率预测曲线，获得1号风机在筛选后日期，每日因运维停机所导致的损失发电量，并对1号风机在筛选后日期，每日因运维停机所导致的损失发电量进行对比，从而从筛选后日期中选取至少一个损失发电量最低的日期，作为1号风机的所对应目标运维任务的备选排程日期。基于类似的方式，服务器可以基于设备模式，确定各目标设备各自对应的备选排程日期，以尽可能降低每一目标设备因运维停机所导致的损失发电量。
[0143]
可选地，在确定各目标设备各自对应的备选排程日期之后，服务器可以自动确定在备选排程日期内存在空闲时间的运维人员。假设4月18日内1号风机损失发电量最低，4月19日内1号风机的损失发电量比除4月18日之外的其他日期更低，且存在运维人员在4月18日空闲时，服务器可以将4月18日确定为1号风机的排程日期，自动将1号风机的目标运维任务分配至该运维人员。当不存在运维人员在4月18日空闲时，则判断是否存在运维人员在4月19日内空闲，若存在运维人员在4月19日空闲时，服务器可以将4月19日确定为1号风机的排程日期。基于类似的方式，服务器可以从各目标设备各自对应的备选排程日期中，确定各目标设备各自的排程日期，并按照各目标设备各自的排程日期，对目标设备所对应的目标运维任务进行任务排程，得到排程结果。
[0144]
示例性地，如图8所示，提供了一种目标运维任务的排程示意图。运维人员可以选择图8所示页面中的“人员模式”，并通过拖拽目标运维任务所对应的任务模块“风机定检”，将目标运维任务分配至相应的目标对象。
[0145]
可选地，当多个目标运维任务的排程发生冲突时，服务器将遵循紧急任务优先原则，对优先级更高的目标运维任务进行排程。
[0146]
本实施例中，通过各类排程参数，如损失发电量，对各目标设备的目标运维任务进行排程，能够达到尽可能降低因维修所导致的损失，另外，本实施例中，通过对各目标运维任务进行排程，能够避免各目标运维任务发生冲突，从而提高风电场的运维管理效率。
[0147]
在其中一个实施例中，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，包括：
[0148]
基于运行状态，对多个运维班组的运维水平分别进行评估，得到每一运维班组各
自的班组评估结果；
[0149]
基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果之后，包括：
[0150]
对各运维班组各自的班组评估结果进行汇总，获得风电场的运维评估报告。
[0151]
可选地，服务器可以基于运行状态，对风电场中多个运维班组的运维水平分别进行评估，得到每一运维班组基于各自对应的多个状态参数所获得的班组评估结果，然后，对风电场中各运维班组的班组评估结果进行汇总，获得风电场的运维评估报告。
[0152]
示例性地，风电场的运维评估报告中具体可以包括但不限定于风电场的总损失电量、总有功发电量、利用小时数、损失电量率、可利用率、平均故障时间、平均无故障时间等。
[0153]
其中，总损失发电量具体可以为风电场中各类发电设备因检修停机以及故障停机所产生的损失发电量之和。总有功发电量具体可以为风电场中各设备各自在当前条件下有功发电量的总和。利用小时数具体可以为在当前有功发电量的情况下，风电场中各发电设备在满负荷状态运行的小时数，可以反映风电场中各发电设备的利用率。损失发电率具体可以为风电场中损失电量所占的比例，可利用率具体可以为风电场中未停机时长所占的比例。平均故障时间具体可以为风电场中各设备每次故障的平均时间。平均无故障时间具体可以为风电场中各设备相邻两次故障之间的平均间隔时间。
[0154]
可选地，服务器具体可以通过公式(4)获得风电场的利用小时数。
[0155][0156]
可选地，服务器具体可以通过公式(5)获得风电场的损失电量率。
[0157][0158]
可选地，服务器具体可以通过公式(6)获得风电场的可利用率。
[0159][0160]
可选地，服务器具体可以通过公式(7)获得风电场的平均故障时间。
[0161][0162]
可选地，服务器具体可以通过公式(8)获得风电场的平均无故障时间。
[0163][0164]
本实施例中，通过汇总生成风电场的运维评估报告，能够达到掌握风电场整体运维效果的目的，以便可以根据风电场的整体运维效果适应性调整运维计划与调度策略，从而能够提高风电场的运维管理效率。
[0165]
在一个实施例中，如图9所示，提供一种风电场运维管理方法的总体流程图，主要流程包括：服务器通过集控子服务器响应于监控系统发送的告警或预警信号，并通过集控子服务器登记告警或预警信号所对应的服务请求，然后，通过集控子服务器将所登记的服务请求发送至场站子服务器，通过场站子服务器判断服务请求是否需要处理。
[0166]
当场站子服务器确定服务请求需要处理时，服务器可以通过场站子服务器创建与
服务请求所对应的、状态为“待策划”的任务，并基于记录有风电场中各项任务的任务日历，通过场站子服务器对所创建的任务进行指派和排期，并将已完成排期的任务的状态修改为“待完成”，然后，服务器响应于场站子服务器返回的任务完成提醒，将已完成的任务关闭。当场站子服务器确定服务请求不需要处理时，服务器响应于场站子服务器的反馈信息，将服务请求关闭。
[0167]
进一步的，服务器还可以响应于场站子服务器所创建的周期性任务，并对周期性任务是否在启用中、是否符合触发条件进行判断，当周期性任务处于启用中且符合触发条件时，服务器将创建“待策划”的周期性任务，并对“待策划”的周期性任务进行指派和排程。当周期性任务处于禁用中或者不符合触发条件时，服务器将关闭周期性任务。
[0168]
在一个实施例中，如图10所示，提供了另一种风电场运维管理方法的流程示意图，主要流程包括：
[0169]
步骤1002，获取各设备的历史运行数据以及相应的历史环境数据，并基于历史运行数据以及历史环境数据，构建每一设备中各部件的异常识别模型；
[0170]
步骤1004，基于每一设备各部件的异常识别模型，构建每一设备的异常识别模型；
[0171]
步骤1006，获取风电场中各设备的实时运行数据，并将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型，得到各设备各自的异常识别结果；
[0172]
步骤1008，基于异常识别结果，从各设备中确定待运维的目标设备，并生成目标设备所对应的初始运维请求；
[0173]
步骤1010，当确定初始运维请求有效时，将初始运维请求更新为目标运维请求，并基于目标运维请求生成目标运维任务；
[0174]
步骤1012，针对需要定期进行运维的目标设备，获取相应的运维周期，并按照运维周期，生成目标设备所对应的周期性运维任务；
[0175]
步骤1014，当周期性运维任务满足执行条件时，将周期性运维任务确定为相应目标设备的目标运维任务；
[0176]
步骤1016，获取目标设备所对应的目标运维任务以及目标设备的多个排程参数，基于多个排程参数，按照预配置的排程方式，对目标设备所对应的目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
[0177]
步骤1018，按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
[0178]
步骤1020，获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对多个运维班组的运维水平分别进行评估，得到每一运维班组各自的班组评估结果；
[0179]
步骤1022，基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果；
[0180]
步骤1022，对各运维班组各自的班组评估结果进行汇总，获得风电场的运维评估报告。
[0181]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有
明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0182]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的风电场运维管理方法的风电场运维管理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个风电场运维管理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于风电场运维管理方法的限定，在此不再赘述。
[0183]
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种风电场运维管理装置，包括：任务排程模块1102、任务分配模块1104、运维水平评估模块1106和评估结果获得模块1108，其中：
[0184]
任务排程模块1102，用于获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果；
[0185]
任务分配模块1104，用于按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组；
[0186]
运维水平评估模块1106，用于获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果；
[0187]
评估结果获得模块1108，用于基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果。
[0188]
上述风电场运维管理装置中，先获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务，再对目标运维任务进行任务排程，得到排程结果，并按照排程结果，将目标运维任务分配至相应的运维班组，以合理安排运维任务，避免发生运维任务的冲突，从而提高风电场运维管理效率，其中，每一运维班组对应有多个目标运维任务，且每一运维班组中包括多个处理所对应目标运维任务的目标对象，每一目标对象对应多个运维班组，然后，获取每一运维班组所对应目标运维任务中各目标设备的运行状态，基于运行状态，对每一运维班组的运维水平进行评估，得到每一运维班组的班组评估结果，以便在运维任务结束后，可以掌握风电场中每一班组的运维效果，进一步的，基于每一目标对象与多个运维班组之间的对应关系以及班组评估结果，获得每一目标对象各自的运维评估结果，以便在运维任务结束后，还可以掌握风电场中每一目标对象的运维效果，从而掌握风电场的整体运维效果。整个过程中，能够对运维任务进行合理排程，并掌握风电场的整体运维效果，最终能够提高风电场的运维管理效率。
[0189]
在其中一个实施例中，风电场运维管理装置中还包括运维任务生成模块，运维任务生成模块用于获取风电场中各设备的实时运行数据，并将各设备的实时运行数据分别输入各设备各自对应的异常识别模型，得到各设备各自的异常识别结果，再基于异常识别结果，从各设备中确定待运维的目标设备，并生成目标设备所对应的初始运维请求，最后，当确定初始运维请求有效时，将初始运维请求更新为目标运维请求，并基于目标运维请求生成目标运维任务。
[0190]
在其中一个实施例中，每一设备均包括多个部件，风电场运维管理装置中还包括异常识别模型构建模块，异常识别模型构建模块用于获取各设备的历史运行数据以及相应的历史环境数据，并基于历史运行数据以及历史环境数据，构建每一设备中各部件的异常识别模型，然后，基于每一设备中各部件的异常识别模型，构建每一设备的异常识别模型。
[0191]
在其中一个实施例中，风电场运维管理装置中还包括目标运维任务确定模块，目标运维任务确定模块用于针对需要定期进行运维的目标设备，获取相应的运维周期，并按照运维周期，生成目标设备所对应的周期性运维任务，当周期性运维任务满足执行条件时，将周期性运维任务确定为相应目标设备所对应的目标运维任务。
[0192]
在其中一个实施例中，任务排程模块还用于获取风电场中目标设备所对应的目标运维任务以及目标设备的多个排程参数，并基于多个排程参数，按照预配置的排程方式，对目标设备所对应的目标运维任务进行任务排程，得到排程结果。
[0193]
在其中一个实施例中，运维水平评估模块还用于基于运行状态，对多个运维班组的运维水平分别进行评估，得到每一运维班组各自的班组评估结果。
[0194]
在其中一个实施例中，风电场运维管理装置中还包括运维评估报告获得模块，运维评估报告获得模块用于对各运维班组各自的班组评估结果进行汇总，获得风电场的运维评估报告。
[0195]
上述风电场运维管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0196]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种风电场运维管理方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0197]
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0198]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0199]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0200]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0201]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0202]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0203]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。