本發(fā)明涉及培訓(xùn)管理，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種電力安全培訓(xùn)管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在電力行業(yè)中，員工的安全培訓(xùn)至關(guān)重要。電力生產(chǎn)和輸配電過(guò)程涉及許多高風(fēng)險(xiǎn)操作，員工的安全操作技能和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和人身安全。隨著電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和自動(dòng)化程度的提高，對(duì)員工的培訓(xùn)要求也日益嚴(yán)格。然而，現(xiàn)有的電力安全培訓(xùn)系統(tǒng)在管理和實(shí)施培訓(xùn)計(jì)劃時(shí)，往往面臨以下問(wèn)題：

2、培訓(xùn)計(jì)劃的固定化：傳統(tǒng)的電力安全培訓(xùn)計(jì)劃通常基于固定的課程設(shè)置和時(shí)間安排，缺乏對(duì)個(gè)體學(xué)員差異的考慮，這種培訓(xùn)方式難以滿足不同學(xué)員的需求，導(dǎo)致培訓(xùn)效果不理想。

3、缺乏動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力：現(xiàn)有培訓(xùn)系統(tǒng)通常基于靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)效果評(píng)估，無(wú)法根據(jù)學(xué)員的學(xué)習(xí)進(jìn)展和反饋實(shí)時(shí)調(diào)整培訓(xùn)計(jì)劃，這導(dǎo)致學(xué)員在學(xué)習(xí)過(guò)程中可能遇到瓶頸，卻沒(méi)有得到及時(shí)的幫助和調(diào)整，從而影響學(xué)習(xí)效果。

4、因此，在此提出一種電力安全培訓(xùn)管理系統(tǒng)及方法，以期解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

2、一種電力安全培訓(xùn)管理方法，包括以下步驟：

3、使用線性規(guī)劃確定每一個(gè)參與培訓(xùn)學(xué)員的培訓(xùn)課程、培訓(xùn)時(shí)間、資源配置、輔導(dǎo)次數(shù)，確保合理安排培訓(xùn)順序，避免資源浪費(fèi)和工作沖突；生成培訓(xùn)表單；

4、根據(jù)培訓(xùn)表單進(jìn)行學(xué)員培訓(xùn)，定期收集每一個(gè)參與培訓(xùn)學(xué)員的培訓(xùn)信息；

5、根據(jù)培訓(xùn)信息建立學(xué)習(xí)曲線模型，識(shí)別目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員存在學(xué)習(xí)瓶頸的培訓(xùn)課程并進(jìn)行標(biāo)記，得到目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集；

6、根據(jù)培訓(xùn)信息和需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集，為其中每一個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程分別建立線性回歸模型，識(shí)別目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員的影響因素對(duì)學(xué)員成績(jī)的影響程度；

7、基于目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集，使用遺傳算法對(duì)該目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員個(gè)人學(xué)習(xí)規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化。

8、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，培訓(xùn)表單包括每個(gè)學(xué)員參加的課程、每門課程的時(shí)間安排、資源分配、輔導(dǎo)次數(shù)。

9、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，線性規(guī)劃的邏輯為：

10、步驟一、確定目標(biāo)函數(shù)：目標(biāo)設(shè)定為最大化學(xué)員的學(xué)習(xí)效果，并將目標(biāo)函數(shù)表示為：eij表示學(xué)員i在課程j中的預(yù)期學(xué)習(xí)效果，xij為二進(jìn)制變量，表示學(xué)員i是否參加課程j(1表示參加，0表示不參加)，n表示參與培訓(xùn)學(xué)員的總數(shù)量，m表示課程的總數(shù)量；

11、步驟二、確定約束條件：滿足以下約束公式：λj表示約束類型，其數(shù)值為1時(shí)，在約束公式中表示的是時(shí)間約束，即某個(gè)學(xué)員在該課程上的總學(xué)習(xí)時(shí)間不能超過(guò)其可用時(shí)間；其數(shù)值為2時(shí)，在約束公式中表示的是資源約束，即某課程的總資源消耗不能超過(guò)其資源上限；其數(shù)值為3時(shí)，在約束公式中表示的是輔導(dǎo)次數(shù)約束，即某課程的輔導(dǎo)次數(shù)不能超過(guò)其上限；表示約束公式對(duì)于每一個(gè)課程j都成立；

12、步驟三、規(guī)劃求解：使用線性規(guī)劃求解工具(如python的pulp或scipy)求解出滿足步驟一和步驟二的結(jié)果，結(jié)果輸出一個(gè)包含培訓(xùn)課程、時(shí)間、資源配置和輔導(dǎo)次數(shù)的培訓(xùn)表單。

13、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，參與培訓(xùn)學(xué)員的影響因素包含學(xué)習(xí)行為因素、培訓(xùn)課程因素。

14、學(xué)習(xí)行為因素包含學(xué)習(xí)頻率、參與度、作業(yè)完成情況、練習(xí)次數(shù)；培訓(xùn)課程因素包含課程難度、課程內(nèi)容關(guān)聯(lián)性、教學(xué)方式。

15、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，根據(jù)培訓(xùn)信息建立學(xué)習(xí)曲線模型指的是：

16、從培訓(xùn)信息中獲取學(xué)員在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的成績(jī)和完成任務(wù)的時(shí)間，對(duì)每個(gè)學(xué)員在每個(gè)課程中的成績(jī)隨時(shí)間的變化進(jìn)行擬合，生成學(xué)習(xí)曲線，學(xué)習(xí)曲線通過(guò)線性模型建立得到，線性模型中的學(xué)習(xí)曲線斜率為學(xué)習(xí)進(jìn)步率，表示學(xué)員在課程中每單位時(shí)間的成績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)量。

17、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，識(shí)別目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員存在學(xué)習(xí)瓶頸的培訓(xùn)課程并進(jìn)行標(biāo)記指的是：

18、獲取目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員在目標(biāo)課程中的學(xué)習(xí)進(jìn)步率，并且計(jì)算所有參與培訓(xùn)學(xué)員在目標(biāo)課程中的平均學(xué)習(xí)進(jìn)步率，設(shè)定學(xué)習(xí)瓶頸閾值為全體學(xué)員平均進(jìn)步率的p倍，p大于零小于一，對(duì)于每個(gè)學(xué)員i，如果其在目標(biāo)課程中的學(xué)習(xí)進(jìn)步率低于該學(xué)習(xí)瓶頸閾值，則認(rèn)為該學(xué)員在該課程中存在學(xué)習(xí)瓶頸并進(jìn)行標(biāo)記，將所有被標(biāo)記的課程進(jìn)行匯總，得到該學(xué)員i的需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集。

19、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，根據(jù)培訓(xùn)信息和需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集，為其中每一個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程分別建立線性回歸模型指的是：

20、獲取每一個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程在培訓(xùn)信息中的學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)習(xí)行為因素相應(yīng)數(shù)據(jù)、培訓(xùn)課程因素相應(yīng)數(shù)據(jù)，然后建立線性回歸模型：

21、sij＝βij+β1fij+β2pij+β3aij+β4lij+β5dij+β6rij+β7tij+∈ij；sij表示學(xué)員i在課程j中的學(xué)習(xí)成績(jī)，βij表示學(xué)員i關(guān)于課程j建立的線性回歸模型中的截距項(xiàng)，∈ij表示學(xué)員i關(guān)于課程j建立的線性回歸模型中的誤差項(xiàng)，β1，β2,β3,β4，β5,β6,β7均為回歸系數(shù)，分別表示學(xué)習(xí)頻率、參與度、作業(yè)完成情況、練習(xí)次數(shù)、課程難度、課程內(nèi)容關(guān)聯(lián)性和教學(xué)方式對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響程度，fij表示學(xué)員i在課程j中的學(xué)習(xí)頻率，pij表示學(xué)員i在課程j中的參與度，aij表示學(xué)員i在課程j中的作業(yè)完成情況，lij表示學(xué)員i在課程j中的練習(xí)次數(shù)，dij表示課程j的課程難度，rij表示課程j的課程內(nèi)容關(guān)聯(lián)性，tij表示課程j的教學(xué)方式；

22、使用最小二乘法估計(jì)線性回歸模型的各回歸系數(shù)，并且確保線性回歸模型的應(yīng)用性能達(dá)到要求。

23、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，使用遺傳算法對(duì)該目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員個(gè)人學(xué)習(xí)規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化指的是：

24、計(jì)算每個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程的學(xué)習(xí)瓶頸百分比值bj，學(xué)習(xí)瓶頸百分比值bj通過(guò)計(jì)算目標(biāo)培訓(xùn)課程的學(xué)習(xí)瓶頸閾值與實(shí)際的學(xué)習(xí)進(jìn)步率的差值，然后將該差值除以目標(biāo)培訓(xùn)課程的學(xué)習(xí)瓶頸閾值的百分比數(shù)值得到，然后學(xué)習(xí)瓶頸百分比值bj與預(yù)設(shè)的比例系數(shù)r進(jìn)行比值計(jì)算并向上取整得到k值，學(xué)習(xí)瓶頸百分比值bj為分子項(xiàng)，根據(jù)k值獲取目標(biāo)培訓(xùn)課程的排序前k個(gè)回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)行為因素、培訓(xùn)課程因素組成的向量即遺傳算法中的初始化遺傳算法種群中的基因；

25、將該目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員的學(xué)習(xí)規(guī)劃表示為染色體，每個(gè)染色體包含多個(gè)基因，每個(gè)基因表示學(xué)習(xí)行為和培訓(xùn)課程因素的組合；

26、適應(yīng)度評(píng)估：計(jì)算所有需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程優(yōu)化后的學(xué)習(xí)進(jìn)步率與優(yōu)化前的學(xué)習(xí)進(jìn)步率的差值并進(jìn)行求和，得到綜合提升值，適應(yīng)度函數(shù)表示為：適應(yīng)度為綜合提升值減去優(yōu)化操作需要投入的資源總量；

27、選擇操作：使用輪盤賭選擇方法篩選子代作為新的父代；

28、交叉操作：隨機(jī)將不同父代染色體中的數(shù)據(jù)進(jìn)行交換；

29、變異操作：隨機(jī)選擇不同子代染色體的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整；

30、迭代與終止條件：重復(fù)進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，迭代進(jìn)行直至達(dá)到預(yù)設(shè)的終止條件，例如適應(yīng)度值收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)，獲取最優(yōu)學(xué)習(xí)規(guī)劃。

31、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，一種電力安全培訓(xùn)管理系統(tǒng)，包括：

32、規(guī)劃模塊，用于使用線性規(guī)劃確定每一個(gè)參與培訓(xùn)學(xué)員的培訓(xùn)課程、培訓(xùn)時(shí)間、資源配置、輔導(dǎo)次數(shù)，生成培訓(xùn)表單；

33、培訓(xùn)信息收集模塊，用于根據(jù)培訓(xùn)表單進(jìn)行學(xué)員培訓(xùn)，定期收集每一個(gè)參與培訓(xùn)學(xué)員的培訓(xùn)信息；

34、標(biāo)記模塊，用于根據(jù)培訓(xùn)信息建立學(xué)習(xí)曲線模型，識(shí)別目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員存在學(xué)習(xí)瓶頸的培訓(xùn)課程并進(jìn)行標(biāo)記，得到目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集；

35、識(shí)別模塊，用于根據(jù)培訓(xùn)信息和需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集，為其中每一個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程分別建立線性回歸模型，識(shí)別目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員的影響因素對(duì)學(xué)員成績(jī)的影響程度；

36、優(yōu)化模塊，用于基于目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員需要進(jìn)行優(yōu)化的培訓(xùn)課程集，使用遺傳算法對(duì)該目標(biāo)參與培訓(xùn)學(xué)員個(gè)人學(xué)習(xí)規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化。

37、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

38、本發(fā)明能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)員的具體情況，如學(xué)習(xí)進(jìn)步率、學(xué)習(xí)瓶頸和關(guān)鍵影響因素，為每個(gè)學(xué)員制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)規(guī)劃。這種個(gè)性化的培訓(xùn)計(jì)劃能夠更好地滿足學(xué)員的實(shí)際需求，提高學(xué)習(xí)效率和效果。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)員的學(xué)習(xí)進(jìn)展，本發(fā)明能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整培訓(xùn)計(jì)劃，及時(shí)識(shí)別和解決學(xué)員在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的瓶頸問(wèn)題。這樣可以確保學(xué)員在整個(gè)培訓(xùn)過(guò)程中始終保持良好的學(xué)習(xí)狀態(tài)，避免學(xué)習(xí)進(jìn)度滯后或停滯。本發(fā)明利用線性規(guī)劃和遺傳算法，優(yōu)化培訓(xùn)資源的分配和時(shí)間管理，避免資源浪費(fèi)和工作沖突。學(xué)員的學(xué)習(xí)時(shí)間、培訓(xùn)資源和輔導(dǎo)次數(shù)得到了合理分配，從而在提高培訓(xùn)效果的同時(shí)，降低了培訓(xùn)成本。

39、通過(guò)遺傳算法的迭代優(yōu)化，本發(fā)明能夠找到全局最優(yōu)的學(xué)習(xí)規(guī)劃和資源配置方案。相比傳統(tǒng)方法的局部?jī)?yōu)化，本發(fā)明能夠更有效地提升整體培訓(xùn)效果，確保學(xué)員在各個(gè)培訓(xùn)課程中的學(xué)習(xí)進(jìn)步率得到最大化。通過(guò)優(yōu)化電力安全培訓(xùn)管理，本發(fā)明提高了員工的安全操作技能和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，減少了因操作失誤導(dǎo)致的安全事故。這對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和人身安全提供了有力保障。本發(fā)明的系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性，可以根據(jù)不同企業(yè)的需求進(jìn)行調(diào)整和擴(kuò)展，適用于不同規(guī)模的電力企業(yè)。無(wú)論是新員工的基礎(chǔ)培訓(xùn)，還是資深員工的專業(yè)技能提升，本發(fā)明都能提供有效的培訓(xùn)支持。