调度员操作行为建模与任务推荐算法研究OA
为了解决电力调度效率低、适配性差及设备关联量化不足问题,本文提出一种调度员操作行为建模与任务推荐方法.基于历史操作票数据提取行为特征,结合设备关联构建设备行为模型;引入动态指令库、操作预判优化算法设计推荐机制.试验结果表明,该方案推荐准确率为94.0%,操作适配度为90.4%,平均任务耗时显著缩短,均优于传统基于规则的方法、单纯机器学习方法.本文研究结果为电力调度智能化提供了可行路径,未来可扩大数据样本并优化算法参数,以适配复杂场景.
平国文;张晓庆;郭锦波;史鹏;呼慧斌
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信息技术与安全科学
电力调度行为建模任务推荐动态指令库操作预判
《中国新技术新产品》 2026 (10)
19-21,3
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