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常规的电力生产作业风险监测方法多数采用并行挖掘大数据技术原理对电力生产作业进行监测,其监测范
围有限,无法获取生产作业状态与技术状态参数之间的关系,导致监测结果的重叠率与准确率较低.为了改善这一状
况,引入故障树理念,提出了一种全新的电力生产作业全过程风险监测方法.首先,建立对应的风险影响因素体系,
识别风险影响因素,并对其进行剔除与降维处理;在此基础上,利用故障树的逻辑因果关系,建立以电力生产故障模
式为顶事件的故障树,计算各个生产作业环节风险发生的概率,反映生产作业状态与技术状态参数之间的实时关系;
基于风险监测结果,建立电力企业生产作业风险矩阵,设计风险预警等级.由实验分析结果可知,通过提出方法监测
电力生产作业全过程风险,其各个风险监测点监测结果的重合度较低,监测结果中的有效值较多,准确率较高. 相似文献
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为了提高变电生产运行过程中的安全性与高效性,引进机器视觉技术,对变电生产作业安全风险进行智能
监测.提取了变电生产作业的风险因素,基于机器视觉技术获取了变电生产作业的图像信息,分析并处理了采集的图
像信息;构建了变电生产作业安全风险智能监控模型,实现了变电生产作业风险的实时、自动化监控.从500组图像
数据中随机选取100组进行运行时间测试,得出监控时间平均值为3.89s;随机选取50组安全作业数据和50组风险
作业数据进行正确率测试,得出监控结果的正确率为98%.测试结果证明,所提出的监控方法可有效提高变电生产
作业安全风险监控的正确率,减少监控时间,具有较好的实时性与精确性,能够为变电生产项目的安全预警提供有效
的监控技术支持. 相似文献
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