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随着电网数据急剧增加,传统的数据挖掘和分析方法已经不能适应当前智能电网的要求,而大数据分析为此提供了相应的实现手段。首先简述了大数据技术理论,并从输变电设备状态分析及应用的具体电网业务角度出发,开展数据整合、数据存储、数据计算、数据分析和结果可视化五部分工作;然后针对输变电设备历史缺陷数据和全过程技术监督的问题数据,应用主成分分析法和聚类算法,构建变压器设备缺陷特征分析模型,实现将设备缺陷内容归类特征贴标签,为电网运检人员提供相关决策的数据分析依据;最后介绍了开展输变电设备潜伏性故障关联预测研究的工作展望。  相似文献   
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