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关键词： 变电站   电力通信网络   故障定位   大数据分析  

摘要： 变电站电力通信网络是电力系统安全稳定运行的关键基础设施。随着网络规模扩大和复杂度增加,传统故障定位方法已难以满足快速精准定位的需求。文章提出一种基于大数据分析的故障定位方法,通过智能分析海量运行数据,自动提取故障特征,构建故障定位模型。实验结果表明,该方法显著提高了故障定位准确率和效率,为变电站电力通信网络的智能化运维提供了新的解决方案。

关键词： 大数据分析   5G网络   安全态势感知系统  

摘要： 随着5G技术的迅速推广和应用,新一代通信网络不仅带来了更高的数据传输速度和更广泛的连接范围,也产生了更复杂的安全挑战,需要通过先进的安全技术来应对,其中态势感知系统作为一种能动态监控网络状态、评估安全威胁并实时响应的安全防御机制,对保障5G网络安全尤为关键。本文围绕5G网络的安全态势感知需求,详细介绍了基于大数据分析的态势感知系统的设计和实现,包括系统架构、数据流处理流程、态势感知机制的实现及系统集成与性能优化,最后通过系统测试验证了该系统的有效性与实用性。

关键词： 产值规模   大数据分析   人工智能   成本控制   竞争力提升   建筑业   技术创新   下滑趋势  

摘要： 通过运用大数据分析和人工智能等技术手段,我们可以对建筑数据进行深度挖掘和分析,发现其中有价值的信息和潜在规律。近十年来,我国建筑业持续保持高速增长态势,产值屡创新高,成为拉动国民经济发展的重要引擎之一。然而,尽管产值规模不断扩大,建筑业的利润率却面临下滑趋势,这反映出建筑行业在成本控制、技术创新、管理效率及市场竞争力提升等方面仍有待加强。

关键词： 数字经济   财务风险管理   大数据分析   风险控制策略  

摘要： 随着信息科技的发展和数字经济的兴起,企业面临的财务风险类型及其管理模式之间的矛盾愈发显著,特别是对传统财务风险管理和控制模式的挑战愈发明显。数字化转型为企业带来了前所未有的数据支持和决策工具,同时也带来了复杂的网络安全问题、数据隐私泄露等新型风险。本文依托先进的大数据分析技术,探讨了在数字经济环境下,企业如何利用大数据驱动风险评估模型来进行预警和防控。通过构建财务风险管理体系,整合风险识别、评估、监控和应对策略,实验证明提出的财务风险管理体系能够有效降低企业运营过程中的风险暴露。本文采用模拟实验和实际案例相结合的方法,分别对数字经济背景下的资金流动风险、信贷风险、市场风险进行了深入分析。通过上述方法得出的结论提供了数据驱动风险管理在企业内部控制过程中的实证支持,验证了大数据分析在风险误判率降低和风险防控责任划分上的关键作用。

关键词： 大数据分析   数字化管控   电力营销  

摘要： 阐述基于电力营销大数据的数字化管控的特点,包括基于大数据提高线路损耗分析的能力水平、推广基于智能技术的电力网络营销管理模式、搭建大数据服务生态系统、实现大数据定制化推广策略。

关键词： 大数据分析   Python   标准库   第三方库   数据处理   可视化   重复劳动   处理数据  

摘要： 随着数据量的不断增涨,高效而迅速地对数据进行清洗、分析,并以一种既合理又精确的方式呈现结果,已成为大数据分析领域内一个不容忽视的发展方向。Python依靠庞大而全面的标准库和第三方库,提供了一系列强大的工具和框架,在进行数据处理时变得简单且便捷。因此,掌握Python处理数据的技能不仅能够显著降低冗长乏味的重复劳动,同时还可以极大地减少错误发生的可能性。

关键词： 计量误差   智能传感器   大数据分析   物联网   误差校正  

摘要： 阐述智能传感器、物联网、大数据分析技术提高误差检测的实时性和准确性策略,介绍数字技术在电力计量误差检测和校正中的应用,探讨以智能算法为基础的误差修正系统设计。

关键词： 大数据分析   油库泄漏   第二作者   特此声明   事故应急处置  

摘要： 我刊2024年第16期4-6页文章《基于大数据分析的油库泄漏事故应急处置系统设计》第二作者正确应为夏文涛。特此声明!敬请以此为准!

关键词： 计算机软件技术   大数据分析   应用  

摘要： 随着大数据时代的迅猛发展,计算机软件技术面临的挑战愈发复杂。海量数据的处理需求、数据源的多样性以及实时性分析的要求使得传统数据处理方法不再适用。企业在面对这些难题时,往往缺乏有效策略,导致数据处理效率低下、分析结果失准,甚至在数据安全与隐私保护上存在巨大隐患,这种情况的存在使得在短时间内处理庞杂数据并保证数据质量成为当前需要关注的热点问题。本文针对计算机软件技术在大数据分析中的应用价值进行了分析,探究了计算机软件技术在大数据分析中的应用策略。

关键词： 大数据   电力   输电设备   状态监测技术  

摘要： 文章从数据采集、存储、挖掘到状态预测和故障诊断。在技术概述部分,对比了传统的电力输电设备状态监测技术与大数据分析的优越性。随后,详细讨论了大数据分析技术在电力输电设备状态监测中的各个环节,包括数据采集与预处理、数据存储与管理、数据挖掘与分析以及状态预测与故障诊断。最后,文章讨论了大数据分析在这一领域面临的挑战,如数据质量、算法复杂性和安全隐私问题,并展望了未来的发展前景,包括数据采集与处理技术的进步、数据分析与挖掘算法的发展以及行业应用的推广。目的在于概述电力输电设备状态监测的传统技术与大数据分析的优势,并通过实际应用案例展示其应用过程。