基本信息

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文档摘要

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基于卷积神经网络的电网备品备件精准分类方法探究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着经济的飞速发展和社会的持续进步，人们对电力的需求日益增长，这也促使电网规模不断扩大。为了确保电网的稳定运行，及时处理设备故障和应对突发状况，有效的备品备件管理至关重要。备品备件管理涵盖了备品备件的采购、存储、调配以及使用等多个环节，对电网的安全性和可靠性起着关键作用。然而，随着电网的不断发展，备品备件的种类和数量也在急剧增加，这给管理工作带来了巨大的挑战。传统的备品备件分类方法主要依赖人工进行，这种方式不仅效率低下，而且容易出现错误。在面对海量的备品备件数据时，人工分类难以快速准确地完成任务，从而影响了备品备