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基于时间序列分析的输变电设备状态大数据清洗方法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据清洗是输变电设备状态评估数据预处理的一个关键步骤,有助于提高数据质量和数据利用率。文中将设备状态信息等效成各状态量的时间序列,提出了一种基于时间序列分析的双循环迭代检验法。首先,将时间序列中的异常数据进行了分类,并将缺失值归纳为其中一类异常值。然后,分析了不同类别异常值对时间序列模型的影响,并阐述了迭代检验法的实现步骤。最后,利用所述方法对南网某变压器和线路的监测数据进行了数据清洗,结果表明该方法能识别并修正数据中的噪声点,填补缺失值,满足数据清洗要求。 相似文献
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为解决变电站巡检机器人巡检点自动标定问题,并提高设备巡检的智能化水平,提出了一种基于空间关系的巡检机器人巡检点自动生成方法。该方法基于空间位置关系对变电站设备统一建模,在模型的基础上,考虑视距约束和视角约束,以最少巡检点个数为目标优化函数,通过在某虚拟变电站内搭建设备虚拟模型,采用先粗筛再精筛的方法,最终得到巡检点集。实验结果证明,该方法面对不同的巡检场景均可生成相应巡检点序列,巡检完成率达100%,在相同的巡检条件下,该方法生成的道路点数目远小于传统的人工标定方法。该研究为自主生成巡检点提供了一种新的思路。 相似文献
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为了解决油浸式变压器内部匝间短路故障在线定位的问题,提出了匝间短路故障反演定位方法,实现了采用无接触测量的油箱外壳红外测温数据对内部故障位置和发热量进行反演计算的目标。首先建立了油浸式变压器传热正演计算模型,并基于正演模型提出了匝间短路故障反演计算方法;然后将故障反演求解问题转化为变压器内部热源参数最优化问题,采用二维粒子群算法进行寻优求解。采用变压器温升试验对模型仿真结果有效性进行了验证,并进行匝间短路故障案例分析。研究结果表明,提出的匝间短路故障反演算法的故障位置定位误差平均值为5.60%,可有效对油浸式变压器匝间短路故障进行在线反演定位计算。 相似文献
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鉴于传统的输变电设备状态异常检测方法较少考虑到状态数据的空间信息,提出一种基于时空联合聚类方法的设备状态异常检测方法,该方法综合利用大量设备状态、气象环境等历史数据,在实现异常检测的同时将结果形象化。其具体做法为:通过移动时窗将状态数据时间序列划分为多个子序列,并将子序列与空间位置坐标相结合以构成时空联合数据;使用c均值模糊聚类方法对每个时窗中的时空联合数据进行聚类分析,并基于历史状态数据对每一类赋予异常度值,根据异常度值的大小判断该类数据是否异常;通过在每个时窗的类之间建立模糊关系实现异常状态沿连续时间段传播过程的形象化。最后结合实例验证了提出方法的有效性。 相似文献
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针式绝缘子在配电线路上广泛应用,由其导致的故障占比约为10%。从机理上探究早期故障的电弧动态发展过程、捕捉其波形特征,是实现针式绝缘子早期故障的检测与辨识基础。该文分析针式绝缘子裂缝内部放电发生机理,基于磁流体动力学仿真建模,同时试验模拟针式绝缘子裂缝内部放电,探究裂缝内部电弧的发展过程和电流电压波形特征。结果表明:绝缘子内部燃弧与熄弧交替,电流电压波形符合早期故障间歇性起弧的特征;相比绝缘子外部,裂缝内部形成沿面闪络用时短、闪络瞬间电流变化率大;裂缝内部放电具有明显的极性效应,铝导线施加正电压时起弧概率更大。该文研究结果为进一步实现针式绝缘子早期故障的检测与辨识奠定了基础。 相似文献