【摘 要】
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安全生产是电力行业的立足之本,随着智能电网的快速发展,电网安全隐患管理积累了大量数据,高效地挖掘蕴含其中的有价值信息可以对隐患排查、相关事故分析等方面提供决策与帮助。然而由于历史原因,已积累的电网安全隐患多以描述性文本存在,且缺少详细分类信息,这极大限制了大数据技术和深度学习等算法模型在其中的应用。因此,电网安全隐患分类对后续数据挖掘的质量影响重大,是一个值得深入研究的关键问题。基于对电网安全隐患
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安全生产是电力行业的立足之本,随着智能电网的快速发展,电网安全隐患管理积累了大量数据,高效地挖掘蕴含其中的有价值信息可以对隐患排查、相关事故分析等方面提供决策与帮助。然而由于历史原因,已积累的电网安全隐患多以描述性文本存在,且缺少详细分类信息,这极大限制了大数据技术和深度学习等算法模型在其中的应用。因此,电网安全隐患分类对后续数据挖掘的质量影响重大,是一个值得深入研究的关键问题。基于对电网安全隐患数据的特点分析,本文首先设计了一种结合DNC-Value与条件随机场(CRF)的专业术语提取方法,在此基础上形成行业用户字典,并配合Jieba工具完成分词。其次,采用Word2Vec与LDA相结合的模型,将分词后的电网安全隐患数据转换为文本特征矩阵并进行特征扩充,然后将其作为TextCNN-DE-ELM网络的输入完成电网安全隐患的分类,并使用20000条电网安全隐患数据进行实验,取得较好结果。最后,本文将研究成果应用于电网安全隐患管理工作中,取得了两方面的成果。(1)对历史安全隐患数据进行分类,随机选取多类别数据进行分析,经过专业人员评估,最终准确率达到97.4%。(2)应用本文方法可以辅助操作人员准确地完成新的电网安全隐患数据的分类,并据此提供标准安全隐患模板及相关处理措施的参考,提高了电网安全隐患管理工作的质量和效率。
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