【摘 要】
：
本文基于电网95598客户用电报修业务工单内外部信息,运用大数据挖掘技术,采用趋势、对比和峰值等分析方法,对电网报修业务工单的变化趋势和分布进行客观分析,通过对故障抢修工单中存在的特征规律进行分析探索,分析挖掘电网阶段故障抢修的重点地区、时间分布和优质服务报修业务特征,分析故障报修业务发生原因及各供电单元应关注的重点,基于客户视角关注故障抢修服务效能,为故障报修服务提供可靠的决策支撑,实现服务品质的主动提升,同步提升配电网供电质量,提升用电客户电力获得感、满意度.
【机 构】
：
国网中卫供电公司 宁夏 中卫 755000;国网中卫供电公司 宁夏 中卫 755000
论文部分内容阅读
本文基于电网95598客户用电报修业务工单内外部信息,运用大数据挖掘技术,采用趋势、对比和峰值等分析方法,对电网报修业务工单的变化趋势和分布进行客观分析,通过对故障抢修工单中存在的特征规律进行分析探索,分析挖掘电网阶段故障抢修的重点地区、时间分布和优质服务报修业务特征,分析故障报修业务发生原因及各供电单元应关注的重点,基于客户视角关注故障抢修服务效能,为故障报修服务提供可靠的决策支撑,实现服务品质的主动提升,同步提升配电网供电质量,提升用电客户电力获得感、满意度.
其他文献
目前,随着我国社会经济的飞速发展,在城市化的持续推动作用下,我国的通信行业已经进入了新的发展时期,同时,同行业中的竞争也越来越激烈.而通信工程的监理行业则是在互联网发展背景下通信工程发展过程中的衍生行业.目前,在行业竞争持续加剧的状况下,通信监理行业的利润也逐年下滑,这不利于我国互联网行业的创新与发展,同时也会导致通信企业工作质量以及经济效益降低,当前,通信行业内部本身就存在一定的恶意竞争,如监理过程中收费过低的状况,在面临这种价格战的状态下,只有通过提升通信工作的效率,有效地降低通信行业的生产成本,才能
压裂液早期返排历史数据可用于评价水平井分段压裂效果,而有效裂缝孔隙体积是反映压裂效果的重要参数,但目前基于压裂液返排历史数据的有效裂缝孔隙体积计算方法存在准确性不高的问题.为此,基于北美最新的基于返排历史数据计算初始有效裂缝孔隙体积的研究成果,应用产量不稳定试井中的流动物质平衡方法,结合传统的产量递减方法,提出了一种利用返排历史数据定量求取有效裂缝孔隙体积的方法,并以国内某口分段压裂的致密油水平井为例,详细介绍了该方法的计算分析过程,计算发现,仅有21％的注入压裂液对裂缝导流能力有贡献.研究结果表明,该方
应急广播系统的建设要坚持以人为本,为群众服务的导向,应急广播系统建设有着非常重要的意义,本文着重介绍了县级数字化应急广播系统的建设、使用及管理维护等情况.
在统计分析的过程中,往往需要充分的运用大数据思维,对其当下现代化的社会发展情况进行系统性的分析,这样才可以对金融行业实现科学合理的统计分析.本文简要阐述了大数据思维的基本概念,分析了其在金融统计分析中的应用意义与基本应用原则,阐述主要应用技术和具体应用方法.
在当前的时代背景下,工业互联网迎来了良好的发展机遇,众多发达国家都将工业互联网的发展列为重点项目.目前,我国也在积极推进工业、信息通信以及互联网等领域发展,构建工业互联网产业联盟,使其能够为工业互联网的长远发展提供力量.因此,本文根据工业互联网发展趋势展开分析,结合工业互联网标识与解析体系的技术要求,对当前标识管理与解析平台产业现状进行研究,对工业互联网标识管理与解析平台技术反感展开探讨.
在高校中,用户在使用校园网的过程中会产生大量的行为日志数据,在这些大数据中隐藏着网络用户的上网行为轨迹,利用大数据挖掘和分析技术,能够获取用户上网的地点、时间段和时长、上网频率、使用流量以及网络服务需求.根据实际需要将得到的分析结果以动态可视化的形式直观呈现出来,为高校在用户管理、教学管理、资源调配、校园网管理等方面制定决策时提供重要的依据.文章分析了大数据对构建高校网络用户行为分析系统的意义,研究了系统构建要点,并对大数据背景下高校网络用户行为分析系统构建路径进行深入探究.
随着大数据技术及其应用的兴起,I T系统的复杂程度日益提升,为满足行业的复杂应用,I T系统的健壮性要求也日益提高,利用混沌工程的思想,通过模拟各种故障,将故障注入到生产环境的IT系统中,在确保破坏性可控的前提下,通过观察破环行为而做相应调整,以期达到提高系统健壮性的目的.
互联网时代是传播实时化和信息交流的时代,基于当前互联网背景下,网络技术广泛应用,并且逐渐渗透到人们的日常生活和工作中.互联网在促进社会进步,促进社会发展,科技创新的过程中,也日渐凸显了网络工程安全的重要性.本研究基于网络工程技术发展和虚拟网络技术的应用意义,通过阐述当前网络工程安全面临的问题,进一步深入阐述强化网络工程安全防护技术的重要策略,表明网络工程安全保护技术的重要性,以期能够为网络工程安全防护提供重要参考.
卷积神经网络(C N N)是一种有效的深度学习算法.针对战场复杂电磁环境重要信号频谱图像识别领域,构建了包含10种特征信号的数据集,在数据集、超参数设置相同的情况下,使用三种经典的CNN模型(AlexNet、VGGNet和ResNet)和两种学习策略(Dropout and Data Augmentation)进行实验并分析了不同模型的效果.实验结果表明,在仅有数千幅训练图像的情况下,ResNet和VGGNet的准确率均在90％以上且ResNet和VGGNet的平均精度均优于AlexNet,同时,Drop
为了实现对电力现货市场电力资源的均衡调节与调度,开展面向电力现货市场的AGC协同控制技术研究.通过绘制AGC机组控制点设定的过程曲线,设计电网AGC机组控制点;结合电力现货市场对于资源的需求,定义两类AGC调节指标,指标包括电力资源可用率与资源调节后电网的综合性能,掌握相关计算参数后,计算电力资源调节量;采用多控制区段同步控制模式,进行AGC的协同控制,实现前端机组对于电力资源的均衡调度与调节,避免由于频率过载造成的电网运行问题.通过仿真测试证明,提出的控制技术在应用到电网运行环境时,可以在保障各个电力设