摘要
本发明涉及电网资产评估技术领域,尤其涉及基于NLP的资产绩效辅助评估方法,通过对结构化数据进行归一化处理,并对非结构化数据进行清洗和统一格式化,采用情景感知的词嵌入模型,将非结构化文本数据转化为向量形式,并结合设备的运行状态和维护周期动态调整特征权重,从而能够实时反映设备在不同状态下的变化和风险,通过多层次情感感知模型分析文本中的情感信息,捕捉文本与设备状态之间的深层关联,构建了一个综合性能评估特征库;最后,基于该特征库,利用深度神经网络进行资产绩效的综合评估,从而实现更加准确的风险评估,通过多源数据融合和情境感知,突破了传统评估方法的局限性,显著提高了电网资产风险评估的准确性和全面性。
技术关键词
文本
深度神经网络
电网资产评估技术
Attention机制
设备状态信息
标签
情景
数据
综合性
语义
周期
设备状态参数
多层次
风险评估报告
情感分析模型
设备运行状态
矩阵
多层感知机