风电业务流程剩余时间预测与系统应用

针对工业场景下运维事件日志复杂以及数据量较少等问题,提出一种基于时间卷积网络的剩余时间预测方法。首先,使用因果卷积对流程实例数据进行建模;其次,对不同长度的轨迹前缀分别进行模型训练,以提高模型的针对性;最后,将剩余时间预测模型用于实际的风电运维业务场景中,开发风电运维业务系统,实现工作票表单数据以及事件日志数据的可视化展示。与传统的剩余时间预测方法相比,该方法的预测效果有显著提升,平均绝对误差值降低了5%左右。开发的风电运维业务系统能够预测未完成工作票开票过程中流程的剩余时间,实现业务流程超时告警。