【摘 要】
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本文针对电力设备隐患排查管理中存在的效率低、预判不精准等问题,从技术层面提出了创新性解决方案。设计了一种基于画像特征的隐患排查技术方案,利用多层级深度信念网络的语义特征提取优势,可形成完备的设备隐患画像特征标签集合,并通过改进的凝聚层次聚类法快速在画像模型中定位数据指标等级,从而最直观的获取到设备目前运行状态信息。本文设计的方法具有较高的评估准确性,有效的解决了电力设备管理过程中因不可预知的安全隐
【出 处】
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全国智能用电工程建设经验交流会论文集(2020年
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本文针对电力设备隐患排查管理中存在的效率低、预判不精准等问题,从技术层面提出了创新性解决方案。设计了一种基于画像特征的隐患排查技术方案,利用多层级深度信念网络的语义特征提取优势,可形成完备的设备隐患画像特征标签集合,并通过改进的凝聚层次聚类法快速在画像模型中定位数据指标等级,从而最直观的获取到设备目前运行状态信息。本文设计的方法具有较高的评估准确性,有效的解决了电力设备管理过程中因不可预知的安全隐患带来的财力损失问题,提升电力系统整体运行的安全水平。
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