摘 要：
随着深度学习算法、自然语言处理技术和知识图谱技术在电力系统中的应用，国内外学者对这些技术在数据挖掘方面的应用做了大量的研究。若能将历史积累的检修数据和系统中存储的数据结合起来，将电力系统中各区域内的检修数据集成到一个管理平台中，通过深度学习等智能算法，形成检修缺陷数据知识图谱，实现检修知识的可视化展示。这不仅有利于检修数据的管理和数据自身的维护；还有利于运维检修人员利用平台信息检索，便于查询、学习，从而提高相关人员在遇到未处理过的情况时，辅助其做出决策；更重要的是它能帮助经验较少的检修人员快速学习大量的检修案例。
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