基于数据挖掘和主成分分析的电力设备状态评价

• 作者: 严英杰 杜修明 江秀臣 盛戈皞 贺川双 陈玉峰
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 电力设备 数据挖掘 主成分分析 动态评价 异常检测
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 34-41
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2017.12.006

摘要

电力设备运行的健康状态直接影响着电力系统的安全稳定.基于数据挖掘技术,利用主成分分析方法对反映电力设备状态的海量数据进行了深入分析,形成了融合电力设备状态关键参量信息的主成分体系.基于该主成分体系,建立了电力设备运行状态的综合评价模型,实现了电力设备健康状态的动态评估和异常状态的快速检出.文中以变压器绝缘状态评估为例,证明了文中提出的方法可以弥补传统的状态评估方法的不足,具有一定的可靠性和实用性.