基于数据驱动的电力安全生产事故风险预警研究

基于数据驱动的电力安全生产事故风险预警研究

论文摘要

智能电网的快速发展和广泛应用为电力企业提供了来源复杂、结构多样的海量数据,使得智能电网成为大数据最重要的应用领域之一。如何应用大数据技术实现对电力安全生产数据的采集、存储和挖掘,进而提高电力企业的安全生产水平成为当前重要的研究课题。本文首先阐述了电力大数据和大数据技术的基本概念,然后借鉴传统的"海因里希法则"的思想,从隐患的角度出发,运用大数据技术对我国某省电力安全生产数据进行处理,通过这些数据建立某省电力企业的安全事故比例模型。再通过回归分析,对未来可能存在的隐患数量进行预测。最后根据安全事故比例模型对未来可能发生事故、事件数量做出预测,确定隐患数量的控制目标,形成一套安全生产预警模型,从而达到消除隐患、减少事故发生目的。

论文目录

  • 1 电力大数据
  •   1.1 数据采集和预处理技术
  •   1.2 数据存储技术
  •   1.3 数据挖掘和可视化技术
  • 2 我国电力安全事故比例模型
  •   2.1 安全生产数据统计
  •   2.2 安全事故比例模型
  • 3 电力生产安全隐患回归分析预测
  • 4 电力生产安全预警模型
  • 5 结果分析
  • 6 小结
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨军,王东,许洁,李朋磊,米传民

    关键词: 安全事故,隐患,大数据,海因里希法则,预警

    来源: 电力大数据 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 国家电网有限公司安全质量监察部,国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司,南京航空航天大学经济与管理学院

    基金: 国家电网科技项目(52170018000T)

    分类号: TM76;TP311.13

    DOI: 10.19317/j.cnki.1008-083x.2019.04.002

    页码: 9-14

    总页数: 6

    文件大小: 390K

    下载量: 210

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