文本挖掘提升电网检修工作票决策效率

本文主要探讨的是"基于文本挖掘的电网检修工作票辅助决策方法研究"。在现代电网运营中，检修工作票承载着丰富的信息，对于提高工作效率和保障安全至关重要。传统的检索方式存在效率低下、工作量大以及难以充分利用历史数据的问题。针对这一挑战，研究者提出了一种新颖的方法，旨在通过文本挖掘技术优化工作票管理。 首先，文章分析了传统工作票检索的局限性，比如语言表述的不规范、信息组织的杂乱等。针对这些特点，研究者设计了一种改进的双层词袋模型，该模型不仅考虑了主词，还结合电力专业领域的知识，引入了辅词，从而更好地理解和提取工作票中的关键信息。 接下来，文本挖掘的关键步骤是利用余弦相似度算法。通过计算检修设备的关键信息与历史工作票场景之间的相似性，这种方法能够实现多变量的匹配，找出最相关的工作票案例。匹配结果会按照相似程度进行排序，使得调度员能更容易地找到参考模板，做出更精确和全面的决策。 这种方法的优势在于它能够挖掘工作票之间的内在关联，识别和提取出相似和关联的工作票，大大提升了决策效率。这对于推动电网朝着智能化方向发展具有重要意义。在实际的电网应用案例中，研究者展示了文中方法的有效性和可行性，证实了其在电网检修工作票辅助决策中的实用价值。 文章由刘彤、李少岩、顾雪平、王铁强、吴一敌和王维等人共同完成，并发表在《电测与仪表》杂志上，具有较高的学术价值。值得注意的是，所有网络首发的录用定稿都必须符合严格的出版法规和学术诚信标准，确保内容的创新性、科学性和准确性。通过与《中国学术期刊（网络版）》的合作，网络首发的录用定稿被视为正式出版，为电网检修工作票的决策支持提供了有力的平台。 总结来说，本文的核心研究内容是开发了一种创新的文本挖掘技术，应用于电网检修工作票的检索与决策支持，旨在提升电力行业的信息化水平和决策效率。其研究成果对实际操作具有很高的指导意义，为电网运维人员提供了高效的工作工具。