首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于大数据驱动的配电网故障诊断与探索性预测模型
引用本文:任 鞅,张无名,杨 磊,王荷茵,郑 龙,陈君霞,闫冉阳.基于大数据驱动的配电网故障诊断与探索性预测模型[J].电工技术,2022(8):116-118.
作者姓名:任 鞅  张无名  杨 磊  王荷茵  郑 龙  陈君霞  闫冉阳
作者单位:国网河南省电力公司三门峡灵宝市供电公司,河南 灵宝 472500,三峡大学电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002
摘    要:为了通过电网中记录的海量运行数据实现预测性维护、执行有效故障诊断和减少后续相关支出,以提高用户用电的可靠性和安全性,数据驱动模型在配电网络中变得至关重要.考虑以监控和数据采集系统 (SCADA)在实际中压配电网络中收集的超过6年的数据集为基础,由基于数据特征提取、时间窗、关联规则挖掘和关联分类器分析的流程进行试验评估并自动识别相关性,从故障中断前后时间窗建立预测G诊断模型并评估其应用潜力.试验结果表明,基于大数据驱动的电网预测模型潜力较不平衡,基于大数据驱动的电网诊断模型具有较高的诊断潜力和应用价值。

关 键 词:智能电网  预测维护  故障诊断  潜力评估  数据挖掘  关联分类

Distribution Network Fault Diagnosis and Exploratory Prediction Model Based on Big Data Drive
REN Yang,ZHANG Wuming,YANG Lei,WANG Heyin,ZHENG Long,CHEN Junxia,YAN Ranyang.Distribution Network Fault Diagnosis and Exploratory Prediction Model Based on Big Data Drive[J].Electric Engineering,2022(8):116-118.
Authors:REN Yang  ZHANG Wuming  YANG Lei  WANG Heyin  ZHENG Long  CHEN Junxia  YAN Ranyang
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《电工技术》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电工技术》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号