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病区床旁巡视记录卡的制作与应用
1
作者
黄桂桃
文安笑
巫秀兰
《护理学杂志》
2009年第5期47-47,共1页
关键词
床旁
巡视记录
卡
护理服务质量
医疗安全
革新推广
在线阅读
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职称材料
基于巡视文本挖掘的配电设备运行环境风险预测
被引量:
6
2
作者
周远翔
葛佳敏
+1 位作者
陈健宁
白正
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1213-1225,共13页
配电设备运行过程中容易受到自然灾害、人为活动、树障、鸟害等综合影响,通过对配电设备的历史巡视记录进行信息挖掘,可为设备风险预警、巡视策略优化提供支撑。为此,提出一种多尺度循环卷积神经网络(multi-scale recurrent convolution...
配电设备运行过程中容易受到自然灾害、人为活动、树障、鸟害等综合影响,通过对配电设备的历史巡视记录进行信息挖掘,可为设备风险预警、巡视策略优化提供支撑。为此,提出一种多尺度循环卷积神经网络(multi-scale recurrent convolutional neural network,MRCNN)模型对巡视文本进行环境风险等级分类,并在此结果上进一步提出了最大信息系数–切比雪夫图卷积神经网络(maximum information coefficient-Chebyshev graph convolutional network,MIC-Cheb Net)模型对环境风险度进行预测。首先,基于字符级的文本表示方法和多尺度循环卷积神经网络对巡视记录进行分类,得到巡视记录对应的环境风险等级;然后,对该地区进行网格划分,统计网格中的环境风险度,根据最大信息系数矩阵生成图网络,并基于MIC-Cheb Net对网格中的环境风险度进行时间序列预测;最后对MRCNN模型的分类效果和MIC-Cheb Net的预测结果进行评价。实际数据验证结果表明,进行文本分类时,MRCNN模型的分类准确率达到92.40%,较Bi LSTM和RCNN分别提高了1.03%和0.76%;进行环境风险度预测时,MIC-Cheb Net的平均相对误差和均方根误差分别为0.06和0.12,相较于XGBoost分别下降了73.91%和82.86%。该方法可有效对巡视记录中的区域风险度信息进行提取,并准确对未来6 d后设备运行环境风险的空间分布进行预测,为优化巡视周期和路线提供参考。
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关键词
深度学习
巡视记录
文本挖掘
文本扩充
图卷积神经网络
风险预测
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职称材料
夜巡发现的绝缘子受损放电故障
3
作者
路竹青
田小丽
《农村电工》
2020年第9期48-48,共1页
2017年2月3日19时10分,某供电所员工牛某、张某到所管辖西村台区进行夜间巡视检查时,发现西村台区DZ101线09号杆横担严重变形,L1相蝶式绝缘子受损放电,威胁到电网设备的安全运行。工作人员填写好巡视记录后,立刻上报给供电所技术员。
关键词
供电所
放电故障
绝缘子
夜间
巡视
巡视记录
台区
技术员
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职称材料
静若幽兰 韧如芳草——访第十四届全国人大代表、金湖县供电公司员工吉兰芳
4
作者
梁德斌
傅雅琪
《农电管理》
2023年第4期28-31,共4页
身着灰色工装,头戴黄色安全帽,手持《信息通信机房巡视记录表》……一个瘦削的身影在一台台信息通信设备之间来回穿梭,时而驻足凝思,时而低头记录。2023年2月10日08:15,国网金湖县供电公司信息通信运检技术专职吉兰芳,像往常一样来到公...
身着灰色工装,头戴黄色安全帽,手持《信息通信机房巡视记录表》……一个瘦削的身影在一台台信息通信设备之间来回穿梭,时而驻足凝思,时而低头记录。2023年2月10日08:15,国网金湖县供电公司信息通信运检技术专职吉兰芳,像往常一样来到公司的信息通信综合机房开展巡检,确保信息通信设备稳定运行、信息传输安全可靠。
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关键词
信息通信
供电公司
信息传输安全
安全帽
巡视记录
吉兰
金湖县
人大代表
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职称材料
题名
病区床旁巡视记录卡的制作与应用
1
作者
黄桂桃
文安笑
巫秀兰
机构
深圳市宝安区松岗人民医院内科
出处
《护理学杂志》
2009年第5期47-47,共1页
关键词
床旁
巡视记录
卡
护理服务质量
医疗安全
革新推广
分类号
R473.5 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
基于巡视文本挖掘的配电设备运行环境风险预测
被引量:
6
2
作者
周远翔
葛佳敏
陈健宁
白正
机构
新疆大学电气工程学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室风光储分室
清华大学电机系电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1213-1225,共13页
基金
国家电网有限公司科技项目(5500202055087A0000)。
文摘
配电设备运行过程中容易受到自然灾害、人为活动、树障、鸟害等综合影响,通过对配电设备的历史巡视记录进行信息挖掘,可为设备风险预警、巡视策略优化提供支撑。为此,提出一种多尺度循环卷积神经网络(multi-scale recurrent convolutional neural network,MRCNN)模型对巡视文本进行环境风险等级分类,并在此结果上进一步提出了最大信息系数–切比雪夫图卷积神经网络(maximum information coefficient-Chebyshev graph convolutional network,MIC-Cheb Net)模型对环境风险度进行预测。首先,基于字符级的文本表示方法和多尺度循环卷积神经网络对巡视记录进行分类,得到巡视记录对应的环境风险等级;然后,对该地区进行网格划分,统计网格中的环境风险度,根据最大信息系数矩阵生成图网络,并基于MIC-Cheb Net对网格中的环境风险度进行时间序列预测;最后对MRCNN模型的分类效果和MIC-Cheb Net的预测结果进行评价。实际数据验证结果表明,进行文本分类时,MRCNN模型的分类准确率达到92.40%,较Bi LSTM和RCNN分别提高了1.03%和0.76%;进行环境风险度预测时,MIC-Cheb Net的平均相对误差和均方根误差分别为0.06和0.12,相较于XGBoost分别下降了73.91%和82.86%。该方法可有效对巡视记录中的区域风险度信息进行提取,并准确对未来6 d后设备运行环境风险的空间分布进行预测,为优化巡视周期和路线提供参考。
关键词
深度学习
巡视记录
文本挖掘
文本扩充
图卷积神经网络
风险预测
Keywords
deep learning
inspection report
text mining
text augmentation
graph convolutional network
risk prediction
分类号
TM64 [电气工程—电力系统及自动化]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
夜巡发现的绝缘子受损放电故障
3
作者
路竹青
田小丽
机构
国网山西黎城县供电公司
国网山西长治供电公司
出处
《农村电工》
2020年第9期48-48,共1页
文摘
2017年2月3日19时10分,某供电所员工牛某、张某到所管辖西村台区进行夜间巡视检查时,发现西村台区DZ101线09号杆横担严重变形,L1相蝶式绝缘子受损放电,威胁到电网设备的安全运行。工作人员填写好巡视记录后,立刻上报给供电所技术员。
关键词
供电所
放电故障
绝缘子
夜间
巡视
巡视记录
台区
技术员
分类号
F42 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
静若幽兰 韧如芳草——访第十四届全国人大代表、金湖县供电公司员工吉兰芳
4
作者
梁德斌
傅雅琪
机构
国网江苏金湖县供电公司
《农电管理》编辑部
出处
《农电管理》
2023年第4期28-31,共4页
文摘
身着灰色工装,头戴黄色安全帽,手持《信息通信机房巡视记录表》……一个瘦削的身影在一台台信息通信设备之间来回穿梭,时而驻足凝思,时而低头记录。2023年2月10日08:15,国网金湖县供电公司信息通信运检技术专职吉兰芳,像往常一样来到公司的信息通信综合机房开展巡检,确保信息通信设备稳定运行、信息传输安全可靠。
关键词
信息通信
供电公司
信息传输安全
安全帽
巡视记录
吉兰
金湖县
人大代表
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
病区床旁巡视记录卡的制作与应用
黄桂桃
文安笑
巫秀兰
《护理学杂志》
2009
0
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职称材料
2
基于巡视文本挖掘的配电设备运行环境风险预测
周远翔
葛佳敏
陈健宁
白正
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
3
夜巡发现的绝缘子受损放电故障
路竹青
田小丽
《农村电工》
2020
0
在线阅读
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职称材料
4
静若幽兰 韧如芳草——访第十四届全国人大代表、金湖县供电公司员工吉兰芳
梁德斌
傅雅琪
《农电管理》
2023
0
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职称材料
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