摘要
本公开涉及电力设备采购分析领域,并且更具体地,涉及一种电力设备物资智慧采购数据的处理方法,通过采集模块、监控模块实现对目标电力设备的数据的采集以及监控的效果,能够准确掌握电力设备物资库存、使用、损耗的情况,故在后期生成采购数据以及采购计划时可以更好的贴合企业电力物资实际使用以及损耗的情况,此外通过预测模块以及同行业的大数据模型预测出正常状态下目标电力设备的工作状态、工作时间,以及结合目标电力设备的工作负荷、工作环境,预测出目标电力设备损耗更换量以及库存剩余量,以第一图表和第二图表的形式,让相关数据更好的且更直观看出采购数据,进而达到了在根据采购数据制定采购计划时,找出异常目标设备物资的效果。
技术关键词
电力设备物资
参数
人工智能模型
输入设备
图表
异常数据
监控模块
显示装置
时间段
损耗
监控电力设备
坐标点
数据模块
监控设备
负荷
代表
因子
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序列
分数阶
识别方法
卷积神经网络训练
高斯噪声环境
编码特征
图像检索模型
图像编码器
图像块特征
时间序列特征
狩猎方法
大语言模型
节点
强化学习算法
冷启动策略
自动清洗方法
清洗参数
结构轮廓
计算机可读指令
紫外线消毒模块
人机交互模块
显示终端
可视化模块
查询管理
可视化图表