| 基于深度学习的电力设备故障诊断方法研究综述 |
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| 引用本文： | 陈浈斐,章黄勇,马宏忠,李志新,李呈营. 基于深度学习的电力设备故障诊断方法研究综述[J]. 电气自动化, 2022, 44(1): 1-2+6. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2022.01.001 |
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| 作者姓名： | 陈浈斐 章黄勇 马宏忠 李志新 李呈营 |
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| 作者单位： | 河海大学能源与电气学院,江苏南京 211100,国家电网有限公司电能计量重点实验室国网江苏省电力有限公司营销服务中心,江苏南京 210019 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51907052)；;中国博士后科学基金项目(2017M621606)；;江苏省博士后科研资助项目(2016-416109)； |
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| 摘 要： | ![]()
在大数据时代背景下，如何有效利用电网产生的大量数据快速、准确地判断设备的运行状态，并进行故障预警，成为近年来的研究热点。以基于电力设备监测数据的故障诊断方法为研究主题，总结电力设备数据的特点，阐述应用深度学习技术过程中面临的挑战，最后给出研究建议。应用可解释的深度学习模型、增强数据融合广度和提升诊断结果稳定性是进一步的研究方向。
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| 关 键 词： | 电力设备 故障诊断 深度学习 数据处理 大数据 |
Summary of Research on Fault Diagnosis Methods of Power Equipment Based on Deep Learning |
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| Chen Zhenfei,Zhang Huangyong,Ma Hongzhong,Li Zhixin,Li Chengying. Summary of Research on Fault Diagnosis Methods of Power Equipment Based on Deep Learning[J]. Electrical Automation, 2022, 44(1): 1-2+6. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2022.01.001 |
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| Authors: | Chen Zhenfei Zhang Huangyong Ma Hongzhong Li Zhixin Li Chengying |
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| Abstract: | ![]()
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