【摘 要】
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针对从大量数据中挖掘出对电网安全、经济运行有益信息的技术不够完善,且数据分析准确性低、实用性差的问题,文中基于智能电表、智能断路器、调度系统、营配贯通融合成果数据、故障报修服务请求及历史工单信息等数据,结合电网拓扑关系,利用深度卷积神经网络算法构建出了故障停电预警智能分析模型,其能够主动甄别区域性故障并开展研判、预警及抢修.该系统综合实现了区域故障突发后的快速响应,降低了客服中心话务突增的工作压力,可有效提高用电客户的满意度.
【机 构】
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国家电网有限公司客户服务中心,天津300000
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针对从大量数据中挖掘出对电网安全、经济运行有益信息的技术不够完善,且数据分析准确性低、实用性差的问题,文中基于智能电表、智能断路器、调度系统、营配贯通融合成果数据、故障报修服务请求及历史工单信息等数据,结合电网拓扑关系,利用深度卷积神经网络算法构建出了故障停电预警智能分析模型,其能够主动甄别区域性故障并开展研判、预警及抢修.该系统综合实现了区域故障突发后的快速响应,降低了客服中心话务突增的工作压力,可有效提高用电客户的满意度.
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