电网设备缺陷处理时长研究——以A公司为例

文章首先对电网设备缺陷处理时长进行了趋势分析,发现其符合电网运行的典型时段规律,然后运用数据挖掘技术中决策树C5.0算法构建设备缺陷处理时长水平与当前待处理故障数量、员工工龄、当日气候因素等关键性指标的分类预测模型。根据预测结果并结合其典型时段设备缺陷处理时长的特点对故障检修安排及调整形成辅助支撑,对设备缺陷处理时长的增加起到防范作用。