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摘要：本发明公开了一种基于变电运维用值班记录系统的绩效考核方法，根据变电运维作业中的行业特征，首先对变电运维用值班记录系统中的数据进行多维度分析，然后，再利用深度学习系统，构建深度学习模型，通过深度学习模型的运用，实现变电运维班组成员在待考核月份的常规事项绩效考核状况以及非常规事项绩效考核状况；所述深度学习模型中，利用待考核月份的常规事项处理之后的非常规事项的检验，反应出待考核月份的常规事项处理效果；利用待考核月份的非常规事项处理之后的常规事项的检验，反应出待考核月份的非常规事项处理效果；使深度学习模型的训练效果可以更贴近现实的变电运维作业。

主权项：1.一种基于变电运维用值班记录系统的绩效考核方法，其特征在于，包括：对变电运维用值班记录系统的数据进行数据提取；对提取的变电运维用值班记录系统数据进行多维度分析；将经过多维度分析后的数据，导入深度学习系统，构建深度学习模型，利用深度学习模型进行训练，进而得出基于变电运维用值班记录系统的绩效考核评价指标；利用所述绩效考核评价指标，对变电运维班组成员的各项变电运维作业进行绩效考核；所述数据提取的项目包括：事件地点、发生事项、故障事件报警时间点、变电运维班组成员员工编号、变电运维班组成员到达事件地点的时间点、事件处理完成的时间点；将变电运维用值班记录系统中提取的数据根据时间段分为历史参考数据、待考核数据、测评数据、备用数据；所述多维度分析还包括：将所述历史参考数据、待考核数据、测评数据，根据事项类别分为历史常规事项数据、历史非常规事项数据、待考核常规事项数据、待考核非常规事项数据、测评常规事项数据、测评非常规事项数据；其特征在于，构建深度学习模型包括：1根据变电运维班组成员到达事件地点的时间点、事件处理完成的时间点以及常规事项完成度，制定常规事项数据的绩效评估指标；根据故障事件报警时间点、变电运维班组成员到达事件地点的时间点、事件处理完成的时间点，制定非常规事项数据的绩效评估指标；2参照常规事项数据的绩效评估指标、非常规事项数据的绩效评估指标，分别计算出历史常规事项数据的绩效评估指标值、历史非常规事项数据的绩效评估指标值、待考核常规事项数据的绩效评估指标值、待考核非常规事项数据的绩效评估指标值、测评常规事项数据的绩效评估指标值、测评非常规事项数据的绩效评估指标值；3利用历史常规事项数据的绩效评估指标值和测评非常规事项数据的绩效评估指标值进行加权平均计算，并得出第一绩效评估指标值；4将第一绩效评估指标值，与待考核常规事项数据的绩效评估指标值进行对比，判断变电运维班组成员的常规事项绩效考核状况；5利用历史非常规事项数据的绩效评估指标值和测评常规事项数据的绩效评估指标值进行加权平均计算，并得出第二绩效评估指标值；6将第二绩效评估指标值，与待考核非常规事项数据的绩效评估指标值进行对比，判断变电运维班组成员的非常规事项绩效考核状况；输入变电运维班组成员员工编号，对步骤4及步骤6中得出的变电运维班组成员在待考核月份的常规事项绩效考核状况以及非常规事项绩效考核状况，通过加权平均算法，进而得出该变电运维班组成员在待考核月份的最终绩效考核状况；利用待考核月份的常规事项处理之后的非常规事项的检验，反应出待考核月份的常规事项处理效果；利用待考核月份的非常规事项处理之后的常规事项的检验，反应出待考核月份的非常规事项处理效果；使深度学习模型的训练效果更贴近现实的变电运维作业。

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