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本文的主要研究目的是探究文本挖掘技术在电力数据中的应用场景,通过对电力设备运行过程中累计的缺陷数据进行分析应用,实现缺陷处理措施的自动推荐,以提升检修消缺的效率,降低工单化过程的时间成本。本文首先构建了电力设备专业词库,词库来源主要包含电力行业常用词汇、南方电网设备类别词汇和缺陷数据特征词汇。其次对非结构化的缺陷文本数据,如:缺陷表象、缺陷原因及缺陷类型等数据结合已构建的专业词库进行分词,提取出其中的关键字、并对关键程度进行排序。最后通过simhash算法与汉明距离的计算在缺陷数据库中查询层发生过的相似度最高的缺陷,推荐其处理措施作为本条缺陷的参考。本文应用上述方法,成功实现了输入缺陷处理措施的推荐,且根据专家判断该措施可以实现这类缺陷的消缺。  相似文献   
2.
特高压变电站在运行过程中会积累大量数据,数据规模和增长速度都是超高压变电站所不能比拟的,如何有效的利用这些丰富的数据资源进行业务决策是急需解决的问题。大数据技术为特高压变电站运维工作提供了新的解决思路,通过将站内传感器采集的数据集成到变电站云平台,基于云平台开发各种应用子系统可方便巡检及故障预测,大大优化人力配置。本文首先分析了当前特高压变电站数据的来源及特性,界定了特高压变电站数据从属于大数据的研究范畴,接着从智能巡检和故障预测两方面探讨了大数据技术如何助力特高压运维工作,阐述了新的巡检模式,介绍了利用大数据技术进行故障发现及预测的工作思路,最后分析了与特高压变电站云平台搭建相关的大数据技术,对相关趋势进行了展望。  相似文献   
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