基于数据挖掘技术的SF6气体分析和故障诊断研究

• 作者: 张鑫
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 故障诊断 模型 气体分析
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TM71
• 字数: 2848字
• 语种: 中文

摘要

首先介绍了数据挖掘技术中的粗糙集理论和模糊化神经网络,然后尝试了数据挖掘技术在SF6气体分析和故障诊断中研究.利用基于粗糙集的模糊化神经网络,通过对SF6设备故障和检修记录中的SF6数据进行挖掘处理,建立了SF6运行状态中各种气体成分之间的直观联系.重点探索数据挖掘技术在设备运行状态诊断中的应用研究.研究表明,数据挖掘技术在电力系统中具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鑫		1	3	1.0	1.0