1、“.....在此基础上,大数据技术也取得了定的成绩,并广泛运用于各个领域。随着电力行业的发展,电力规电力中的采集运维技术,主要是通过电路中的电气设备,收集各设备及电路中电力运行数据,并对这些数据进行分析,作出定的逻辑判断,帮助人们对电力进行维护。泛在电力物联网中的感知层,能够高效的收集电力网中的数据,将这以技术运用于电力采集运维中,能够极大的推动采集运维技术的发展,为人们的生活带来方便。大数据系统的采集运维业,马杰基于模型驱动的框架技术在数据采集平台中的分析与应用软件,李益文湖南烟草商业系统基于大数据在云计算平台运维中应用的思考与设计经营管理者,。用电信息采集系统运维存在的问题运维效率低目前,我国电力规模庞大,电力网分布广,电力设备数量众多,电力运行中出现异常情况也非常多,具有关资料显示,电力企业平均每天的电力运维人员在故障处理时,减少了故障的排查时间,提高了运维效率......”。

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4、“.....泛在电力物联网中的感知层,能够高效的收集电力网中的数据,将这以技术运用于电力采集运维中,能够极大的推动采集运维技术的发展,为人们的生活带来方便。大数据系统的采集运维业务优化任务派发智能化引入大数据技术之运维效用值。在对采集异常运维数据的分析和处理中主要是对月平均用电量异常持续时间和离下抄表天数的分析,其中月平均用电量仅仅将使用电量作为效用值时,最后计算的数值较大,将标准月用电量引入到整体模型中去作为最后的数值单位,标准用电量是在随机抽取大部分用户实际用电量,并统计出各类用户月平均用电量,根据最多类型的用户平均大数据的应用分析为解决信息采集系统运维中存在的不足,提高系统运维效率,需要引入大数据分析技术,构建大数据分析模型。大数据分析技术在采集运维业务中的应用研究徐洪原稿。摘要近年来,我国科学技术不断进步,信息技术得到很大发展,在此基础上,大数据技术也取得了定的成绩......”。

5、“.....随着电力行业的发展,电力规的绩效考评。采集运维技术和泛在电力物联网之间关系泛在电力物联网,就是围绕电力系统各环节,充分应用充分应用大云物移智大数据云计算物联网移动互联网人工智能等现代信息技术和先进通信技术,实现电力系统各环节万物互联人机交互,具有状态全面感知信息高效处理应用便捷灵活特征的智慧服务系统。从架构上来看,泛在电力物联网包含感知讨电脑编程技巧与维护季文天,郭清菊,马杰基于模型驱动的框架技术在数据采集平台中的分析与应用软件,李益文湖南烟草商业系统基于大数据在云计算平台运维中应用的思考与设计经营管理者,。摘要近年来,我国科学技术不断进步,信息技术得到很大发展,在此基础上,大数据技术也取得了定的成绩,并广泛运用于各个领域。随着电力行业急程度较低,优先级别也越低。任务处理智能化在运用大数据技术之前,用电信息采集业务中,数据缺乏全面分析,运维管理人员不能获取精确的故障信息......”。

6、“.....故障范围较大,需要运维人员到现场进行排除,运维效率低下。引入大数据技术之后,这技术可以对收集到的数据进行全面分析,迅速判断异常情况,得出精确的故障信息,运维效用值。在对采集异常运维数据的分析和处理中主要是对月平均用电量异常持续时间和离下抄表天数的分析,其中月平均用电量仅仅将使用电量作为效用值时,最后计算的数值较大,将标准月用电量引入到整体模型中去作为最后的数值单位,标准用电量是在随机抽取大部分用户实际用电量,并统计出各类用户月平均用电量,根据最多类型的用户平均速判断异常情况,得出精确的故障信息,运维人员在故障处理时,减少了故障的排查时间,提高了运维效率。系统中收集到的异常工单,可以从故障设备类型故障设备的厂家等方面入手,分析异常发生概率,进而找出产生异常情况的原因,实现异常工单处理智能化。结束语将大数据技术运用于电力信息采集运维中,可以大幅度提高数据的利用率......”。

7、“.....根据最多类型的用户平均用电量作为标准用电量。异常持续时间就是电表连续出现故障的天数,电表出现天故障,就会产生天的电量损失,把这损失累加记录下来,就可以获得总电量损失。距离下抄表天数的分析,若这个距离天数值越小,说明这用户有很大的几率出现损失电量,故障的维修越紧迫,维修的优先级别越高当这大数据分析技术在采集运维业务中的应用研究徐洪原稿网络层平台层应用层层结构。大数据分析技术在采集运维业务中的应用研究徐洪原稿。考核制度不够完善目前的信息采集运维中,考核评价体系不够完善。在故障处理时,通常是在线上查询,然后安排工作人员线下故障排除,故障信息的查询不够精确,不能很好的评估现场的运维工作和故障排除工作,进而缺乏作业考核标准,不能形成全面的绩效考速判断异常情况,得出精确的故障信息,运维人员在故障处理时,减少了故障的排查时间,提高了运维效率。系统中收集到的异常工单......”。

8、“.....分析异常发生概率,进而找出产生异常情况的原因,实现异常工单处理智能化。结束语将大数据技术运用于电力信息采集运维中,可以大幅度提高数据的利用率,对数据息采集系统运维中存在的不足,提高系统运维效率,需要引入大数据分析技术,构建大数据分析模型。考核制度不够完善目前的信息采集运维中,考核评价体系不够完善。在故障处理时,通常是在线上查询,然后安排工作人员线下故障排除,故障信息的查询不够精确,不能很好的评估现场的运维工作和故障排除工作,进而缺乏作业考核标准,不能形成全故障处理质量和效率,这里对大数据模型做了简要介绍。个电表的效用值,其影响因素主要有该表用户的月平均用电量距离下次抄表还剩的天数出现异常情况的持续时间。工单的故障电表效益总和就是总体的工单效用,他能够反应出故障电表数量,效用值公式可以表示为效用值,公式中的为效用值,即整个采集运维系统的效用值看,公式发展,电力规模不断扩大......”。

9、“.....这就需要运用大数据技术,提升信息采集效率,并对信息采集系统进行维护。本文笔者结合自身工作实践,分析了用电信息采集系统运维过程中存在的问题,讨论了大数据分析模型,简要介绍了泛在电力物联网技术,并提出了些优化建议,以期为相关研究提供参考。大数据的应用分析为解决信运维效用值。在对采集异常运维数据的分析和处理中主要是对月平均用电量异常持续时间和离下抄表天数的分析,其中月平均用电量仅仅将使用电量作为效用值时,最后计算的数值较大,将标准月用电量引入到整体模型中去作为最后的数值单位,标准用电量是在随机抽取大部分用户实际用电量,并统计出各类用户月平均用电量,根据最多类型的用户平均行分析处理,挖掘数据中的价值,实现异常工单处理智能化,减少了大量工作量。另外,他还可以建立故障优先级,对紧急故障进行优先处理,减少了经济损失,提高了异常处理的质量,提升系统运维效率......”。