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Real-Time Prediction of the Duration of Distribution System Outages

机译:配电系统中断持续时间的实时预测

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摘要

This paper addresses the problem of predicting duration of unplanned power outages, using historical outage records to train a series of neural network predictors. The initial duration prediction is made based on environmental factors, and it is updated based on incoming field reports using natural language processing to automatically analyze the text. Experiments using 15 years of outage records show good initial results and improved performance leveraging text. Case studies show that the language processing identifies phrases that point to outage causes and repair steps.
机译:本文使用历史停电记录来训练一系列神经网络预测器,以解决计划外停电持续时间的预测问题。初始持续时间预测是基于环境因素进行的,并根据传入的现场报告进行更新,并使用自然语言处理来自动分析文本。使用15年中断记录的实验显示出良好的初始结果,并利用文本提高了性能。案例研究表明,语言处理可以识别出指出停机原因和维修步骤的短语。

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