【摘 要】
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变电站发生事故跳闸的过程中,电力调控系统会收到大量的告警信息,若调控员无法在短时间内做出有效决策,可能会造成严重的后果。变电站告警信息包含大量有价值的信息,告警信息中的告警内容是特定形式的中文短文本,属于非结构化数据,其中包含许多电力领域专业词汇,且混有数字、分隔标记与特殊符号等不规则元素。因此,发挥告警信息的价值,构建基于大数据技术的事故跳闸事件化分析方法,为调控人员事故处置提供决策指导具有重要
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变电站发生事故跳闸的过程中,电力调控系统会收到大量的告警信息,若调控员无法在短时间内做出有效决策,可能会造成严重的后果。变电站告警信息包含大量有价值的信息,告警信息中的告警内容是特定形式的中文短文本,属于非结构化数据,其中包含许多电力领域专业词汇,且混有数字、分隔标记与特殊符号等不规则元素。因此,发挥告警信息的价值,构建基于大数据技术的事故跳闸事件化分析方法,为调控人员事故处置提供决策指导具有重要的意义。对此,本文基于变电站告警信息,对跳闸事件智能诊断方法进行了研究,提出了基于模式匹配与自然语言处理
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超级电容器作为一种新型储能器件,整合了传统电容器和充电电池的优势。因其具备较高的功率密度和长循环寿命,能够满足特定场合下的能量需求,因而成为电化学储能器件的研究热点。超级电容器的电化学性能与电极材料密切相关,过渡金属硫化物因比容量高、电化学活性强等优点而成为当前研究的热门材料。其中,双金属硫化物由于双金属离子之间的变价协同作用而表现出更强的氧化还原活性,从而具备更高的比电容和循环稳定性。本论文重点
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