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doc 数据可视化在变电运维工作中的探讨彭伟(原稿) ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:7 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-26 22:17

《数据可视化在变电运维工作中的探讨彭伟(原稿)》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....数据的保密性探讨变电站的安全生产工作是电力系统安全运行的个重要保障,这个重要保障不仅包括现场设备的安全运行维护和倒闸操作工作,还包括变电站内数据的安全保存和传输工作。在变电站内数据的安全保存和传输工作上,仅对内部环境和外部环境的接触面上切断数据的流通性是不够的,还理中。在变电运维中引入数据可视化的功能,建立整套具有兼容性的系统,并运用科学技术手段进行记录,不仅能够提高现场运维效率,有效减少电力系统负面安全影响和经济损失,而且能够为变电站进步的智能化做好积极准备,实现站内设备连续性数据统计,揭示数据规律变化,深度挖掘数据,并科学精准地安排运维工作,将能够彻底解决变电运维质量较低和人提高运维人员的水平变电运维数据可视化的前提是变电运维数据可靠性。在系统还没有进行实时采集运维数据时,系统无法对变电站设备运行的全过程进行......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....包括电力设备老化设备异常隐患现场工作危险点等巡视和检修工作的事前控制。数据可视化的理论数据可视化指综合运用计算机图形学图像人机交互等技术,将采集或模拟的数据映射为可识别的图形图像视频或动画,并允许用户对数据进行交互分析的数据可视化在变电运维工作中的探讨彭伟原稿记录,不仅能够提高现场运维效率,有效减少电力系统负面安全影响和经济损失,而且能够为变电站进步的智能化做好积极准备,实现站内设备连续性数据统计,揭示数据规律变化,深度挖掘数据,并科学精准地安排运维工作,将能够彻底解决变电运维质量较低和人员数量不足等问题。参考文献中国电机工程学会信息化委员会中国电力大数据发展白皮书员数量不足等问题。参考文献中国电机工程学会信息化委员会中国电力大数据发展白皮书北京中国电力出版社,袁伟......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....将能够彻底解决变电运维质量较低和人员数量不足等问题。参考文献中国电机工程学会信息化委员会中国电力大数据发展白皮书厂家的研发进行定性的要求,明确实现那些功能和哪些人性化数据,而不是直接提出系统研发的定量要求。当厂家研发的系统需要运用数据进行定量测试时,组织者应提供失去时效性的运维数据,而不是直接把整个系统数据交给厂家。这样做的好处是不仅保证了近期数据的保密性,而且能够将近期数据和系统数据分析后得到的结论和趋势曲线进行对比,验证厂家系数据可视化在变电运维工作中的探讨彭伟原稿含如地理信息天气现场温度与湿度等大量的相关数据,以便于进行全面而有效的数据相关性分析。所以智能移动终端需要自带地理环境自动检测或获取功能,并能处理图片视频等半结构化非结构化的数据。开发内部智能设备有利于提高国家电网的科技水平和保证国家电网的数据安全,同时也方便系统接纳数据和存储数据......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....变电运维的重要性及工作难点变电运维的重要性国家电网变电运维专业是种对变电站内设备进行常规和故障诊断的专业。当所辖变电站运行的电力设备出现异常情况时,变电运维人员首先需要到达现场对故障的电力设备进行定性的分析和正确描述,然后向上级调控中心部门反馈故障情况,并在有必要的情况下进行初理中。在变电运维中引入数据可视化的功能,建立整套具有兼容性的系统,并运用科学技术手段进行记录,不仅能够提高现场运维效率,有效减少电力系统负面安全影响和经济损失,而且能够为变电站进步的智能化做好积极准备,实现站内设备连续性数据统计,揭示数据规律变化,深度挖掘数据,并科学精准地安排运维工作,将能够彻底解决变电运维质量较低和人记录,不仅能够提高现场运维效率,有效减少电力系统负面安全影响和经济损失,而且能够为变电站进步的智能化做好积极准备,实现站内设备连续性数据统计,揭示数据规律变化,深度挖掘数据......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....当控制,包括电力设备老化设备异常隐患现场工作危险点等巡视和检修工作的事前控制。所以,变电运维工作的重要性和价值在于如何在电力设备老化和故障前最大化地减少负面性的电力系统安全影响和电力经济损失。数据可视化在变电运维工作中的探讨彭伟原稿。提高运维人员的水平变电运维数据可视化的前提是变电运维数据可靠性。在系统还没有进行实时采原或增强数据中的全局结构和具体细节。数据可视化在运维中的方法探讨变电运维工作围绕着电力安全展开,而国家电网的内部数据严格控制在内网中流通,使得运维工作中内部数据的流通得到了有效保障,为变电运维中的数据可视化提供了基础和可能。数据可视化在变电运维工作中的探讨彭伟原稿。变电运维的重要性及工作难点变电运维的重要性国家电网变步处理或有效隔离故障电力设备的故障点......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....减少变电站内运维数据的柠檬市场效应,在最大的程度上实现运维数据录入的精准度和高效性。数据的保密性探讨变电站的安全生网的科技水平和保证国家电网的数据安全,同时也方便系统接纳数据和存储数据,减少了手机设备上的快餐数据和不安全数据。关键词数据可视化变电运维信息系统数据资产变电运维中的隐患分析设备检验问题变电维护中的设备检验问题可以分为两个方向,个是设备的安全性问题,个是设备的稳定性问题,两种问题的产生均和变压器操作有关。通常情况下,理中。在变电运维中引入数据可视化的功能,建立整套具有兼容性的系统,并运用科学技术手段进行记录,不仅能够提高现场运维效率,有效减少电力系统负面安全影响和经济损失,而且能够为变电站进步的智能化做好积极准备,实现站内设备连续性数据统计,揭示数据规律变化,深度挖掘数据,并科学精准地安排运维工作......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....不仅能够提高现场运维效率,有效减少电力系统负面安全影响和经济损失,而且能够为变电站进步的智能化做好积极准备,实现站内设备连续性数据统计,揭示数据规律变化,深度挖掘数据,并科学精准地安排运维工作,将能够彻底解决变电运维质量较低和人员数量不足等问题。参考文献中国电机工程学会信息化委员会中国电力大数据发展白皮书如果变压器出现了种问题,定会对变电站产生影响,在变电运维过程中,运维人员的操作会引发变压器的异常现象。变压器操作失误属于变电维护中的重大失误,其中的重点工作是空载变压器操作,为此,运维人员需要密切关注空载变压器的电压变化,如果空载变压器的过电压或空载电压出现了大幅度增加,势必会引起变压器的故障,进而给供电系统带来安在社会上的负面影响。所以国家电网需要对变电运维人员进行持续而有效的培训,以增强运维人员在数据核实数据纠错辅助协同等方面的能力......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....。所以,变电运维工作的重要性和价值在于如何在电力设备老化和故障前最大化地减少负面性的电力系统安全影响和电力经济损失。数统开发的正确性和合理性。小结随着大数据区块链时代的到来,数据挖掘能够为国家电网和电力行业带来显著的财富价值,在企业内部的应用也将极大地提高电力企业的运营效率和营收能力,并带来规模效应。变电运维侧重于将大数据技术应用在变电站的常规维护管理中。在变电运维中引入数据可视化的功能,建立整套具有兼容性的系统,并运用科学技术手段进行数据的保密性,而且能够将近期数据和系统数据分析后得到的结论和趋势曲线进行对比,验证厂家系统开发的正确性和合理性。小结随着大数据区块链时代的到来,数据挖掘能够为国家电网和电力行业带来显著的财富价值,在企业内部的应用也将极大地提高电力企业的运营效率和营收能力,并带来规模效应。变电运维侧重于将大数据技术应用在变电站的常规维护管市场效应......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....变电运维人员的数量运维工作经验数据采集和整理操作熟练度以及人员的生理心理素质责任心都会对系统数据分析的结果产生较大的影响。当全问题。开发企业内部的智能移动终端要实现变电运维数据可视化,需要在信息系统的基础上开发智能移动终端,以解决变电站现场实际的数据量问题和数据结构问题。变电站内电力设备故障与设备自身的属性运行工况和运行年限有关,也与当地的气象情况气候环境等因素相关。人工或仪器采集的运维数据不仅应包括设备正常和异常时出现的各类数值,同时还应包当地的气象情况气候环境等因素相关。人工或仪器采集的运维数据不仅应包括设备正常和异常时出现的各类数值,同时还应包含如地理信息天气现场温度与湿度等大量的相关数据,以便于进行全面而有效的数据相关性分析。所以智能移动终端需要自带地理环境自动检测或获取功能,并能处理图片视频等半结构化非结构化的数据......”

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