1、“.....优化改进检修计为进步提高电网的供电能力提升用户的供电可靠性指明了方向。参考文献万青,龚树东,卢国宁,等基于典型区域的配电网供电可靠性分析研究东北电力技术,李明虎电力配网存在的不足与电力配网可靠性的提升研究企业技术开发,。基于停电时段的数据公变数据停电累计时长数据存在以上记录。以上记录依据抢修时长判断为不合理数据。基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究原稿。结语基于配电网相关信息系统,通过对停电明细数据的大数据分析,清楚了解供电公司所属供电所停电,上传停电数据后,终端时钟模块损坏,时钟不准确,导致停电恢复时间字段数据远远大于停电发生时间字段数据,出现未来时间数据,进而导致停电累计时长数据为超大值。停电累计时长数据为或负值系统终端采集装置判断终端停电,上传停电数据基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究原稿挖掘,准确定位配电网薄弱环节......”。

2、“.....为电网规划主动运维提供有效手段。停电明细数据获取及处理数据来源以公司配电网相关信息系统为基础,选取涉及配电网可靠性相关数据进行分台区分类以供电所为例,针对故障停电特征和计划停电特征分类,按统计期内的停电类型进行分布统计,得到故障停电次数故障停电累计时长故障停电平均时长计划停电次数计划停电累计时长和计划停电平均时长个维度数据,进行聚类分析分第类台区为夜晚计划停电频繁台区。目前供电企业供电可靠性管理主要是基于信息系统停电事件数据开展的,以展示指标风险预警等应用为主,未涉及底层明细数据。故此,从数据源头出发,通过对配电网供电可靠性相关停电明细数据进行梳理验证并深入于停电发生时间字段数据,出现未来时间数据,进而导致停电累计时长数据为超大值。停电累计时长数据为或负值系统终端采集装置判断终端停电,上传停电数据后,终端时钟模块损坏,时钟不准确......”。

3、“.....李明虎电力配网存在的不足与电力配网可靠性的提升研究企业技术开发,。时长小于的数据是正常的数据,但可靠性规程里此类数据不纳入统计,因此也应予以清洗。时长过大不合理的数据公变数据停电累计时长数据存在以上记数据,进而导致停电累计时长数据为或负值。基于停电明细的聚类分析数据处理完毕后,为了更好地反映地区配电网的供电可靠性,将已区分停电性质的停电明细应用于下属供电所台区,通过聚类分析,直观展示配电网的薄弱环节。基于停电类型的供电所结语基于配电网相关信息系统,通过对停电明细数据的大数据分析,清楚了解供电公司所属供电所台区的运行情况,准确定位地区配电网薄弱环节。这有助于专业部门根据故障停电与计划停电的停电次数与分布指导配电网薄弱环节的整改,优化改进检修计划因子。以第主成分为例,它提取了凌晨计划次数凌晨计划停电累计时长凌晨计划停电平均时长个分类指标信息的以上......”。

4、“.....即第主成分对凌晨计划次数凌晨计划停电累计时长凌晨计划停电平均时长个分类指标的解释程的运行状态计划停电明细为检修部门提前安排停电线路并在系统中录入的数据故障停电明细则是系统运算后得到的数据。但因设备或人为等因素,部分源数据都存在定的噪音,需处理后才能有效运用。基于停电时段的供电所台区分类以台区为例,按计,由此可知,聚类各类特征如下第类供电所的故障停电指标和计划停电指标总体高于较其他类,是供电可靠率较低的供电所。基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究原稿。停电恢复时间数据出现未来时间系统终端采集装置判断终端数据,进而导致停电累计时长数据为或负值。基于停电明细的聚类分析数据处理完毕后,为了更好地反映地区配电网的供电可靠性,将已区分停电性质的停电明细应用于下属供电所台区,通过聚类分析,直观展示配电网的薄弱环节。基于停电类型的供电所挖掘,准确定位配电网薄弱环节......”。

5、“.....为电网规划主动运维提供有效手段。停电明细数据获取及处理数据来源以公司配电网相关信息系统为基础,选取涉及配电网可靠性相关数据进行分停电平均时长个分类指标的解释程度较大,因此使用第主成分归纳个分类指标的信息。从整体上看,各台区上午计划因子的差异不大,第类台区下午计划因子高于其他台区,第类台区夜晚计划因子高于其他类别台区。即第类台区为下午计划停电频繁台区基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究原稿度较大,因此使用第主成分归纳个分类指标的信息。从整体上看,各台区上午计划因子的差异不大,第类台区下午计划因子高于其他台区,第类台区夜晚计划因子高于其他类别台区。即第类台区为下午计划停电频繁台区,第类台区为夜晚计划停电频繁台挖掘,准确定位配电网薄弱环节,辅助企业在可靠性管理提升方面做出更加精准更加符合精益化运作的决策,为电网规划主动运维提供有效手段......”。

6、“.....选取涉及配电网可靠性相关数据进行分,如表所示。旋转成份矩阵又称因子载荷矩阵,它反映了各主成分对分类指标信息的提取程度,即各主成分对分类指标的解释程度,如表所示,根据各主成分解释时段的程度,分别将第主成分命名为凌晨计划因子上午计划因子夜晚计划因子和下午提取降为个主成分,信息提取率为,如表所示。旋转成份矩阵又称因子载荷矩阵,它反映了各主成分对分类指标信息的提取程度,即各主成分对分类指标的解释程度,如表所示,根据各主成分解释时段的程度,分别将第主成分命名为凌晨计划因子上午停电时段特征分类,将统计期间的计划停电时段分布统计,得到凌晨计划次数凌晨计划停电累计时长等个维度数据。由于维度较多,考虑用主成分分析法进行降维。根据提取方差贡献大于的主成分原则,将个维度信息提取降为个主成分,信息提取率为数据,进而导致停电累计时长数据为或负值......”。

7、“.....为了更好地反映地区配电网的供电可靠性,将已区分停电性质的停电明细应用于下属供电所台区,通过聚类分析,直观展示配电网的薄弱环节。基于停电类型的供电所,包括智能公用配电变压器以下简称配变系统营配贯通系统和生产管理系统等数个信息系统。停电记录源数据包括终端停电明细数据周计划停电明细数据和设备故障主动处理明细数据。其中,终端停电明细为采集器上传的数据,能够最直观地反映用户当前第类台区为夜晚计划停电频繁台区。目前供电企业供电可靠性管理主要是基于信息系统停电事件数据开展的,以展示指标风险预警等应用为主,未涉及底层明细数据。故此,从数据源头出发,通过对配电网供电可靠性相关停电明细数据进行梳理验证并深入计划的合理安排。同时,供电所台区的聚类分析对未来区域配电网的投资改造给予了有效的数据支撑,为进步提高电网的供电能力提升用户的供电可靠性指明了方向。参考文献万青,龚树东,卢国宁......”。

8、“.....以第主成分为例,它提取了凌晨计划次数凌晨计划停电累计时长凌晨计划停电平均时长个分类指标信息的以上,对其他分类指标信息的提取程度很低,即第主成分对凌晨计划次数凌晨计划停电累计时长凌晨计划基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究原稿挖掘,准确定位配电网薄弱环节,辅助企业在可靠性管理提升方面做出更加精准更加符合精益化运作的决策,为电网规划主动运维提供有效手段。停电明细数据获取及处理数据来源以公司配电网相关信息系统为基础,选取涉及配电网可靠性相关数据进行分电所台区分类以台区为例,按计划停电时段特征分类,将统计期间的计划停电时段分布统计,得到凌晨计划次数凌晨计划停电累计时长等个维度数据。由于维度较多,考虑用主成分分析法进行降维。根据提取方差贡献大于的主成分原则,将个维度信息第类台区为夜晚计划停电频繁台区......”。

9、“.....以展示指标风险预警等应用为主,未涉及底层明细数据。故此,从数据源头出发,通过对配电网供电可靠性相关停电明细数据进行梳理验证并深入区的运行情况,准确定位地区配电网薄弱环节。这有助于专业部门根据故障停电与计划停电的停电次数与分布指导配电网薄弱环节的整改,优化改进检修计划的合理安排。同时,供电所台区的聚类分析对未来区域配电网的投资改造给予了有效的数据支撑终端时钟模块损坏,时钟不准确,导致停电恢复时间字段数据小于或等于停电发生时间字段数据,进而导致停电累计时长数据为或负值。时长小于的数据是正常的数据,但可靠性规程里此类数据不纳入统计,因此也应予以清洗。时长过大不合理的,由此可知,聚类各类特征如下第类供电所的故障停电指标和计划停电指标总体高于较其他类,是供电可靠率较低的供电所。基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究原稿......”。