1、“.....参考文献李永明,王玉斌,王颖,等数据挖掘和神经网络技术统中的应用还偏重于在些专业领域的专业分析,成果主要还集中在研究探索阶段,有些领域逐渐的引入了数据挖掘的概念进行了模型设计及验证工作,但还未真正的开始广泛应用。研究领域主要集中在电力系统的动态安全评估负荷经济调度负荷预测故障诊断等方面。在电力系统动态安全评估中的应用等功关键因素,对所得的数据进行预处理,完善挖掘技术的措施,使数据分析工作自动顺利的运行。在数据挖掘技术的结果分析上,应对数据结果做出正确的评估,与知识理念共同分析,完善数据挖掘技术的每步结构。主要有以下个方面的功能监测功能千伏配网停运。手动导入数据,对各地市术来测试每个发电调度的动态安全性,并且通过发电再分配来提供正确的指导,优化发电容量,节约发电成本。如何使用回归树方法在线安全评估和电力系统,处理频率稳定性问题。如何描述从决策树学习中提取规则......”。

2、“.....将暂态不安全稳定的电力系大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用原稿高容错性。基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析,从而可以再预先不知道变压器故障类型的情况下得出变压器油中各种气体成分含量与故障之间的直接关联,为故障诊断提供依据。大数诊断提供依据。大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用原稿。大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用探讨大数据挖掘平台的应用近年来,数据挖掘在电力系统中的应用还偏重于在些专业领域的专业分析,成果主要还集中在研究探索阶段,有些领域逐渐的引入了数据挖掘的概念进行了模型设诊断领域,依据故障事件序列在时空特性上的关联性,用动态规划算法的优化相似性原理挖掘事件之间的关联性和蕴含的知识,将诊断问题的求解转化为寻求与实时故障事件序列模式最相似的......”。

3、“.....以实现对异常事件序列模式中的畸形事件的纠错,保证故障诊断系统高压输电线系统故障诊断领域,依据故障事件序列在时空特性上的关联性,用动态规划算法的优化相似性原理挖掘事件之间的关联性和蕴含的知识,将诊断问题的求解转化为寻求与实时故障事件序列模式最相似的,运算操作代价最小的标准故障序列模式,以实现对异常事件序列模式中的畸形事件的纠错域电网气象负荷数据库,设计决策树形式的数据挖掘模型,并应用于日负荷预测。以种运用和算法的基于网络加权组合的数据模型,并基于此设计出种高精度的短期负荷预测系统。运用时间序列模型使用已有的数据序列预测负荷,用自适应决策树对存储在数据库中的用户用电记录季节气候保证故障诊断系统的高容错性。基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析......”。

4、“.....为故障结束语综上所述,加强对大数据挖掘平台在电力运营监测工作应用的研究分析,对于其良好实践效果的取得有着十分重要的意义,因此在今后的电力运营监测过程中,应该加强对大数据挖掘平台的重视程度,并注重其具体实施措施的科学性。参考文献李永明,王玉斌,王颖,等数据挖掘和神经网络技术高技术密集发展的电信运营企业,数据挖掘对我们的发展方式和发展理念都起着促进作用。它可以将大量的数据转化为切实可行的研究分析方式,为企业领导者的正确决策提供有效的依据。运营可视化功能将报告布局根据各地市大屏合适尺寸进行调整和展示。分析功能主要功能有统计数,王玉斌,王颖,等数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用重庆大学学报朱璋,袁林,黄太贵短期负荷预测的实用数据挖掘模型电力系统自动化赵冬梅,韩月,高曙电网故障诊断的决策表约简新算法电力系统自动化......”。

5、“.....但还未真正的开始广泛应用。研究领域主要集中在电力系统的动态安全评估负荷经济调度负荷预测故障诊断等方面。在电力系统动态安全评估中的应用等提出了基于人工神经网络和决策树混合方法在电力系统在线安全评估中的应用。文献提出了电力系统在线动态安全预防中如何应用决策树保证故障诊断系统的高容错性。基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析,从而可以再预先不知道变压器故障类型的情况下得出变压器油中各种气体成分含量与故障之间的直接关联,为故障高容错性。基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析......”。

6、“.....为故障诊断提供依据。大数制定合适的收费表,而且分析出用户与其他属性之间的相关联的些特点。在电力系统故障诊断中的应用电力系统故障诊断是通过利用有关电力系统及其保护装置的信息来识别故障元件位置区域类型和误动作装置,其中故障元件识别是关键问题。文献将基于事件序列的故障诊断模型用于高压输电线系统故大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用原稿和成果共享两大模块。统计数据将综合计划执行情况报表供电单位经营指标完成情况表和生产报表中部分数据填入月报模板,导入到数据库,在页面上根据不同指标生成各类图表。成果共享将省公司和地市公司每月的运营情况分析报告专题分析报告即时分析报告以及资料上传到服务器,供大家交流和参高容错性。基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析......”。

7、“.....为故障诊断提供依据。大数以及资料上传到服务器,供大家交流和参考。该项课题的研究,将会更好地提升对大数据挖掘平台的分析与掌控力度,从而通过合理化的措施与途径,进步优化电力运营监测工作的最终整体效果。数据挖掘技术概述在当前时刻都讲究发展效率的时代,数据分析为我们增进效率提供了有效的发展途径。作力系统,处理频率稳定性问题。如何描述从决策树学习中提取规则,并利用该规则来获得必要的控制措施,将暂态不安全稳定的电力系统保持安全的动态控制技术。在电力系统负荷预测中的应用电力负荷预测是电力调度项非常重要工作,它关系到电厂各机组的运行计划。文献结合区域电网气象负荷数据调整和展示。分析功能主要功能有统计数据和成果共享两大模块。统计数据将综合计划执行情况报表供电单位经营指标完成情况表和生产报表中部分数据填入月报模板,导入到数据库,在页面上根据不同指标生成各类图表......”。

8、“.....基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析,从而可以再预先不知道变压器故障类型的情况下得出变压器油中各种气体成分含量与故障之间的直接关联,为故障挖掘平台在电力运营监测工作的应用原稿。结束语综上所述,加强对大数据挖掘平台在电力运营监测工作应用的研究分析,对于其良好实践效果的取得有着十分重要的意义,因此在今后的电力运营监测过程中,应该加强对大数据挖掘平台的重视程度,并注重其具体实施措施的科学性。参考文献李永诊断领域,依据故障事件序列在时空特性上的关联性,用动态规划算法的优化相似性原理挖掘事件之间的关联性和蕴含的知识,将诊断问题的求解转化为寻求与实时故障事件序列模式最相似的......”。

9、“.....以实现对异常事件序列模式中的畸形事件的纠错,保证故障诊断系统术的电力工程造价应用重庆大学学报朱璋,袁林,黄太贵短期负荷预测的实用数据挖掘模型电力系统自动化赵冬梅,韩月,高曙电网故障诊断的决策表约简新算法电力系统自动化。在电力系统负荷预测中的应用电力负荷预测是电力调度项非常重要工作,它关系到电厂各机组的运行计划。文献结合,设计决策树形式的数据挖掘模型,并应用于日负荷预测。以种运用和算法的基于网络加权组合的数据模型,并基于此设计出种高精度的短期负荷预测系统。运用时间序列模型使用已有的数据序列预测负荷,用自适应决策树对存储在数据库中的用户用电记录季节气候等相关属性进行聚类,大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用原稿高容错性。基于粗糙集理论的故障诊断决策约简新算法,从而建立故障综合知识库用于电网故障诊断。论述了用数据挖掘技术对变压器油中各种气体成分进行聚类分析......”。