基于神经网络的电力变压器运行状态检测方法

在检测电力变压器运行状态时,由于原始运行数据中存在噪声,检测结果准确率偏低,为此,本文提出基于神经网络的电力变压器运行状态检测方法。利用神经网络循环清洗变压器状态数据,具体的实现过程分为样本剔除和样本召回2个阶段。在电力变压器运行状态检测过程中,将变压器状态数据中的状态量划分为家族缺陷数据和运行巡检数据2个部分,在分类的基础上计算状态参数的变化情况,结合参数的属性实现对电力变压器运行状态的检测。结果表明,该检测方法对不同电力变压器运行状态检测结果的准确率始终稳定在95.0%以上。     

煤矿电机应急调速系统的设计与试运行

电机变频器设备在煤矿恶劣环境下长期运行易发生损害,且维修周期长。基于此,设计煤矿电机应急调速系统,该系统可以对电机的实时运行状态进行监测,并能够在电机变频器出现异常时自动完成备用变频器的切换,确保煤矿电机的正常运行,尽可能降低煤矿损失。     

基于信息系统的电力营销数据去重管理方法研究

当前方法对电力营销数据进行去重管理时，重复数据检测准确率、去重率低，因此提出基于信息系统的电力营销数据去重管理方法。构建电力营销信息系统，采用营销时空特征数据云模型中存在的映射规则对电力营销数据进行降维处理。对降维处理后的电力营销数据进行聚类分析，并获得对应的包装器，识别有效电力营销数据，通过相似度函数判断电力营销数据是否重复，实现电力营销数据的去重管理。实验结果表明，本文方法的重复数据检测准确率高、去重率高，说明本文方法的去重效果较好。