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提出了一种采用广义量测横向关联方式的统一建模方法,其目的是在巡维中心所涉及的各类数据信息抽象建模的基础上,采用广义量测横向关联的方式进行统一建模,以达到对实际系统的抽象,通过模型对实际生产中的自动化数据和各类设备进行控制和管理。同时定义符合此思路的元模型,元模型包含了领域知识,它约束建模行为,保证建模阶段建立的模型是遵循领域约束的。此方法提高了解决问题的抽象层次,使得建立在此平台上的高级应用模块可以把关注点放在问题逻辑本身而不是底层实现的细节或者各种杂乱数据的组织,提高了软件开发的效率和正确率,缩短了开发的周期。 相似文献
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电网故障发生后,巡维中心主站可以从电网运行控制中心的各主站系统收集到关于故障事件的大量告警和状态信息,这往往给运行人员造成很大的工作压力,也难以保证对事故告警判断和处理的正确性。提出的巡维中心驾驶舱(运行管理系统)的告警信息处理和故障设备定位功能将各主站信息收集至巡维中心一体化信息平台实时库后,采用大数据存储和数据挖掘技术,对故障的特征以及与设备的关联关系实现提取,结合周边变电站信息,对告警变电站的运行状态进行在线实时分析和推理,采用决策树技术定位发生故障或出现危险情况的具体设备和故障原因,协助运行人员及时地分析和处理事故。 相似文献
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随着光学电压互感器在电网的广泛使用,光学电压互感器的故障诊断也成为迫切需要解决的问题。本文提取光学电压互感器故障模式的形状特征、时域特征、频域特征和时频联合特征构成故障特征向量,之后,将故障模式特征向量作为输入对反向传播BP(back propagation)神经网络进行训练,从而实现对光学电压互感器的故障诊断。基于Matlab仿真实验获取数据验证了方法的可靠性和准确性。验证结果表明,本文所提出的基于BP神经网络的故障诊断方法可靠、准确,诊断正确率在90%以上。 相似文献
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提出基于多维时间序列关联分析的电力设备故障预测方法:将电力设备拓扑网络设备节点的历史时间序列数据进行规范化,运用时间序列分解算法将时间序列进行分解;用一种时间序列模式表示方法,提取关键设备发生故障之前网络拓扑中设备节点的特征事件;并采用关联分析的方法挖掘设备指标运行趋势与设备工况之间存在的隐含关系,达到对故障或冲击进行有效预测的目的。实验证明,该方法能充分利用时间序列数据,发挥数据挖掘对于不确定性关系的分析和表达的优势,能够准确、有效地进行复杂电力设备故障预测。 相似文献
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基于故障模式与影响分析法和故障树的全光纤电流互感器故障诊断专家系统 总被引:2,自引:0,他引:2
全光纤电流互感器FOCT(fiber optical current transducer)被广泛应用于电力系统,对其进行故障诊断和分析,能够提高其运行可靠性。基于全光纤电流互感器故障数据构建故障模式与影响分析FMEA(fault mode and effect analysis)表格,建立故障树,构造故障特征空间。利用FMEA表格、故障树和故障特征空间聚类中心构造故障诊断专家系统,从而实现对故障类型、模式和部件的准确诊断。利用某区域电网中全光纤电流互感器故障数据和故障案例对所提方法进行验证,结果表明:基于故障诊断专家系统对故障全光纤电流互感器进行诊断的结果与现场实际结果一致,验证了本方法准确性和可靠性。 相似文献
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