K-means聚类算法在高压开关设备机械状态评估中的应用

• 作者: 于维娟 张文涛 毕迎华 陈潇楠
• 来源期刊: 智能电网
• 学科: 工学
• 关键词: 智能高压开关设备 机械状态评估 K-means聚类算法 标准数据模型 智能GIS
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 603-607
• 页数: 5页
• 分类号: TM51
• 字数: 4458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14171/j.2095-5944.sg.2015.07.004

摘要

在对智能高压开关设备进行在线监测评估时，核心的问题是标准数据模型的建立，标准数据模型的好坏直接决定评估结果的可信度，提出一种基于 K-means 聚类算法在建立高压开关设备机械状态评估标准数据模型上的应用方法，并以自主研制开发的126 kV智能GIS为研究对象，在大量现场实验数据的基础上对智能GIS机械状态评估进行分析和探索。实验结果表明：该方法执行速度快，可靠性高，具有非常良好的实用性，非常适宜在智能高压开关设备机械状态评估中应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于维娟		5	16	3.0	4.0
2	张文涛		8	14	3.0	3.0
3	毕迎华		4	7	2.0	2.0
4	陈潇楠		3	3	1.0	1.0