【摘 要】
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随着电力骨干通信网络的规模不断扩大,拓扑结构日益复杂,网络运维数据呈指数趋势增长。电力通信运维人员只能将有限的精力集中到关系业务通断性的重要告警及相关性能上,而对
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随着电力骨干通信网络的规模不断扩大,拓扑结构日益复杂,网络运维数据呈指数趋势增长。电力通信运维人员只能将有限的精力集中到关系业务通断性的重要告警及相关性能上,而对于大量反映生产运行本质的深层次运行数据却无暇顾及也无手段顾及,这成为当前电力通信调度生产工作的最大的痛点及难点。本项目基于深度学习技术,将新一代人工智能技术与电力骨干通信网调度监控和运行维护实际工作需求紧密结合,重点解决电力通信调度运行中故障快速处置、业务智能重构、方式优化安排、风险评估预测与设备运行状态健康管理等实际生产问题,对提升电力通信主动性运行水平,将运行风险管控从事中向事前倾斜,更好地支撑电网生产业务具有重要的现实意义。
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