基于多源监测数据挖掘的电力设备状态诊断

• 作者: 孙翔 郑一鸣
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力设备 在线监测 数据挖掘 数据清洗 时序分析 相关性分析 状态诊断
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: ?输配电技术?
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TM510.7
• 字数: 3347字
• 语种: 中文

摘要

随着设备状态检修及信息化建设的发展，输变电设备的状态评估和诊断成为电力系统安全稳定运行的关键技术。传统设备状态诊断多是基于离线检测参量或单一监测参量进行的，在此基础上提出一种基于多源监测数据的综合分析方法，提供了利用多源监测结果分析设备状态和缺陷的思路。利用该方法对一台带缺陷特高压高抗的多源监测数据进行时序及相关性分析，根据分析结果对设备的缺陷溯源。应用结果表明，该方法可应用于电力设备的缺陷诊断，并有效提高了诊断的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑一鸣	国网浙江省电力公司电力科学研究院	15	33	4.0	5.0
2	孙翔	国网浙江省电力公司电力科学研究院	17	74	6.0	8.0