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摘要：基于大型水电站同型机组特征值类比报表的自动生成方法，结合数据采集与监控系统采集原始数据，利用一种基于动态神经网络的数据清洗模型对数据进行清洗处理，在提高采集数据质量的前提下，利用机器学习和数据分析模型智能生成报表，解决了同型机组横向对比困难、人工抄录耗时长效果差、数据多提取处理艰难、报表设计与维护耗费人力资源等问题，达到了对同型机组运行参数横向对比分析可视化的目的，极大提升了水电站设备的运维管理效率。对同型机组特征值类比数据的分析可以对机组运行状态进行明确判断，预测风险，及时发现故障，对机组运行的安全性和经济性有重要的意义。
主权项：1.基于大型水电站同型机组特征值类比报表的自动生成方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：确定需生成报表的模板内容，模板内容包括设备参数项及对应特征值；所述的特征值包括最大值、最小值、平均值和差值；步骤2：根据步骤1中所需要的设备参数项，自动从SCADA系统采集的原始数据库中进行原始数据提取；步骤3：利用基于动态神经网络的数据清洗模型对步骤2中提取的设备参数项数据进行数据清洗，清洗包括缺失数据的检测、重复数据的剔除、异常数据的识别剔除及数值插补，对原始数据进行重构；步骤4：对步骤3中清洗后的重构数据，按照报表要求自动计算出对应特征值，按照表格模板自动填充到步骤1中所确定的报表中；步骤5：利用机器学习和数据分析模型对步骤4所生成的报表数据进行提取整理，生成对应的分析图表；步骤6：人工对步骤4和步骤5中所生成的图表内容进行审核、修正,若符合要求则输出对应内容，若不符合要求则返回步骤1，重新进行报表数据提取生成。
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百度查询： 中国长江电力股份有限公司 基于大型水电站同型机组特征值类比报表的自动生成方法
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