1、“.....电网设备变位异常和故障等信息都是通过告警窗口显示的。当设备出现异常时,在同时间段内不停播报各种信息,很难在短时间内查找到有用信息,会造成信息不准确,分是电网设备稳定运行的基础。随着我国电网公司信息化的不断发展,信息量大大增加,对日常设备信息维护提出了更高的要求。目前采取在故障发生之后进行告警与维修的被动运维模式,故障的发生不仅花费大量的人以内的预警文本内容。其中为个数据项,表示预警文本内容的预警信息数量在时间段内接收到的数量。旦电网设备不能正常运行,与故障相关的预警信号会在以内发出。为了保证信号的有效性,以基于大数据的电网设备信息自动分类方法原稿由此完成对电网设备信息的自动分类。基于此......”。

2、“.....如图所示。由图可知,实际信号上下波动幅度较大,且在调频状态下比调幅状态下整体波动幅度要小。障,短期内会伴有大量故障信号,因此,电网设备在正常状态下运行与故障状态下运行,所接收到的信号频率是不致的。在大数据环境下,以时间尺度为标准搜索信息,将作为时间间隔,连续统计这内发出的,那么就可结束信息分类。上述分类流程对值班人员日常工作起着至关重要作用。通过对信息优化处理,可减少信息数量,在各种信息范围基础上,对这类信息进行划分,有利于对电网设备运行状态进行评估控信息数据采集与处理传统界面通常具备告警显示窗口,电网设备变位异常和故障等信息都是通过告警窗口显示的。当设备出现异常时,在同时间段内不停播报各种信息......”。

3、“.....会造成信息力信息网络是电网设备稳定运行的基础。随着我国电网公司信息化的不断发展,信息量大大增加,对日常设备信息维护提出了更高的要求。目前采取在故障发生之后进行告警与维修的被动运维模式,故障的发生不仅花准确,分类效果较差的问题。构建信息熵数学模型触发式告警是电网设备的主要体现形式,当设备出现异常信息时,可通过该模型发出告警信息。传递到电网器后台上的机器信息都是带有时间标签的,旦电网出现实验为了验证基于大数据的电网设备信息自动分类方法的有效性进行实验研究,实验数据来自于网络知识库。参数设臵实验参数设臵如表所示。以实验参数为基础,对实验内容展开对比分析。基于大数据的电网设备监直接进入下环节同理,相应信息归属为相应信息库,在不影响监测结果条件下......”。

4、“.....若没有未归类的信息,那么就可结束信息分类。上述分类流程对值班人员日常工作起着至关重要作用。通过对监进行对比分析,结果表所示。分析表中的数据可知,在信号干扰下,基于大数据方法的分类效果整体优于传统方法,运用传统方法对电网设备信息进行分类时,分类效果较差,其最高值仅为,而基于大数据方法的分类信息,由此构建的信息熵数学模型如式所示。,式中表示按照时间段划分得到的信息表示时间长为的时间段表示对应时间段内出现的预警信号数量表示时间长准确,分类效果较差的问题。构建信息熵数学模型触发式告警是电网设备的主要体现形式,当设备出现异常信息时,可通过该模型发出告警信息。传递到电网器后台上的机器信息都是带有时间标签的,旦电网出现由此完成对电网设备信息的自动分类......”。

5、“.....如图所示。由图可知,实际信号上下波动幅度较大,且在调频状态下比调幅状态下整体波动幅度要小。息分类流程图如图所示。在进行信息分类过程中,可将事故信息归属为事故信息库,若不归属,则直接进入下环节同理,相应信息归属为相应信息库,在不影响监测结果条件下,则需屏蔽该信息,若没有未归类的信基于大数据的电网设备信息自动分类方法原稿信息优化处理,可减少信息数量,在各种信息范围基础上,对这类信息进行划分,有利于对电网设备运行状态进行评估,由此完成对电网设备信息的自动分类。基于大数据的电网设备信息自动分类方法原稿由此完成对电网设备信息的自动分类。基于此,分析传统方法与基于大数据方法受到干扰而发生改变的信号状态......”。

6、“.....由图可知,实际信号上下波动幅度较大,且在调频状态下比调幅状态下整体波动幅度要小。有效预警信息的文档。分类方案的实施根据我国电网实际运行情况和自动分类基本原则对电网设备信息进行自动分类。信息分类流程图如图所示。在进行信息分类过程中,可将事故信息归属为事故信息库,若不归属,控信息自动分类方法的有效性进行实验研究,实验数据来自于网络知识库。参数设臵实验参数设臵如表所示。以实验参数为基础,对实验内容展开对比分析。基于大数据的电网设备信息自动分类方法原稿。设果最高值为,远远高于传统方法。通过对比结果可知,基于大数据方法的分类效果较好,说明该方法的实用性较高。设备在任意时间段内获取的信息文档集合为其中,为含准确,分类效果较差的问题......”。

7、“.....当设备出现异常信息时,可通过该模型发出告警信息。传递到电网器后台上的机器信息都是带有时间标签的,旦电网出现受到信号干扰影响,采用传统方法获取的信号波动幅度虽然明显,但呈直线波动趋势,不符合实际需求,而采用基于大数据方法获取的信号波动幅度与实际信号波动趋势致。基于此,将传统方法与基于大数据方法的分类效,那么就可结束信息分类。上述分类流程对值班人员日常工作起着至关重要作用。通过对信息优化处理,可减少信息数量,在各种信息范围基础上,对这类信息进行划分,有利于对电网设备运行状态进行评估信息自动分类方法原稿。因此,在对电网设备信息自动分类方法研究之前,先对电网设备信息数据总体结构进行分析......”。

8、“.....摘要在大数据环境下,在任意时间段内获取的信息文档集合为其中,为含有有效预警信息的文档。分类方案的实施根据我国电网实际运行情况和自动分类基本原则对电网设备信息进行自动分类。基于大数据的电网设备信息自动分类方法原稿由此完成对电网设备信息的自动分类。基于此,分析传统方法与基于大数据方法受到干扰而发生改变的信号状态,如图所示。由图可知,实际信号上下波动幅度较大,且在调频状态下比调幅状态下整体波动幅度要小。类效果较差的问题。因此,在对电网设备信息自动分类方法研究之前,先对电网设备信息数据总体结构进行分析。信息数据采集电网设备信息数据采集结构如图所示。实验为了验证基于大数据的电网设备,那么就可结束信息分类。上述分类流程对值班人员日常工作起着至关重要作用......”。

9、“.....可减少信息数量,在各种信息范围基础上,对这类信息进行划分,有利于对电网设备运行状态进行评估和物力,而且还会导致操作和维护人员大部分时间都处理,严重影响电力集团的经济效益。所以,本文对大数据的电网设备信息自动分类方法进行探讨。关键词大数据电网设备信息自动分类信息数时间间隔,获取相应预警文档。计算文档信息熵,具体计算情况如下所示式中为常数为初始状态数量,其数值大小是电网设备在时间间隔内接收到的最大预警信号数量值。摘要在大数据环境下,电力信息网信息,由此构建的信息熵数学模型如式所示。,式中表示按照时间段划分得到的信息表示时间长为的时间段表示对应时间段内出现的预警信号数量表示时间长准确,分类效果较差的问题......”。