文献类型：期刊文章

作　　者：张磐[1] 郑悦[2] 李海龙[3] 刘航旭[4] 李国栋[1] 葛磊蛟[4]

ZHANG Pan;ZHENG Yue;LI Hailong;LIU Hangxu;LI Guodong;GE Leijiao(State Grid Tianjin Electric Power Company Electrical Power Research Institute,Tianjin 300384,China;State Grid Tianjin Electric Power Company,Tianjin 300010,China;Binhai Electrical Branch,State Grid Tianjin Electric Power Company,Tianjin 300450,China;School of Electrical and Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

机构地区：[1]国网天津市电力公司电力科学研究院,天津市300384 [2]国网天津市电力公司,天津市300010 [3]国网天津市电力公司滨海供电分公司,天津市300450 [4]天津大学电气自动化与信息工程学院,天津市300072

出　　处：《电力建设》

基　　金：国网天津市电力公司科技项目(KJ20-1-07)。

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：5

起止页码：90-99

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：面向配电网日常运行积累的大量电力设备缺陷文本,深入挖掘缺陷文本的特征,获知电力设备态势,是智能配电网精细化发展的重要方向。然而我国在该领域研究成果较少,缺少对此领域中重大挑战和针对性解决技术的分析。为此,文章对我国电力设备缺陷文本挖掘的主要技术进行了全面评价,并分析了面临的困难。以电力设备缺陷文本为研究对象,首先从错误识别与质量提升介绍电力设备缺陷文本挖掘的关键技术,进而分别从缺陷严重等级自动分类、缺陷细节提取、健康状态自动评价等方面阐述了其他智能配电网电力设备缺陷文本挖掘技术。进一步,结合未来智能配电网的发展趋势,对电力设备缺陷文本挖掘的前景进行了展望,以期为智能配电网精益化运维提供借鉴。

关 键 词：电力大数据  电力设备 缺陷文本  数据挖掘

分 类 号：TM732] TP391.1]