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数据挖掘技术在油中气体分析和故障诊断中的应用研究
引用本文:何俊佳,朱文俊,狄美华. 数据挖掘技术在油中气体分析和故障诊断中的应用研究[J]. 高压电器, 2003, 39(3): 39-41
作者姓名:何俊佳  朱文俊  狄美华
作者单位:华中科技大学电气与电子工程学院,湖北,武汉,430074;湖北省电力公司,湖北,武汉,430077
摘    要:对数据挖掘技术在故障诊断中的应用做了尝试研究。通过对变压器故障和检修记录中的油色谱数据进行挖掘处理,建立了变压器运行状态与各种气体含量之间的直观联系。所建立的模型具有较高的预测准确度,可以作为变压器运行状态诊断的判断依据。研究表明,数据挖掘技术在电力系统中具有很好的应用前景。

关 键 词:数据挖掘  变压器  故障  模型  溶解气体分析
文章编号:1001-1609(2003)03-0039-03
修稿时间:2002-12-01

RESEARCH ON OIL-DISSOLVED GAS ANALYSIS AND FAULT DIAGNOSIS BY DATA MINING TECHNOLOGY
HE Jun-jia,ZHU Wen-jun,DI Mei-hua. RESEARCH ON OIL-DISSOLVED GAS ANALYSIS AND FAULT DIAGNOSIS BY DATA MINING TECHNOLOGY[J]. High Voltage Apparatus, 2003, 39(3): 39-41
Authors:HE Jun-jia  ZHU Wen-jun  DI Mei-hua
Abstract:Research is attempted to use data mining technology in fault diagnosis of electrical apparatus. By employing the DataCruncher tool to process the accumulated data from fault and maintenance documents of transformers, the correlation between the state of operation and the oil-dissolved gases is modeled. The formulated model has a high precision in prediction of the operation state. It may be used as a criterion in diagnosing the service state of transformers. This research implies that the data mining technology has a bright future in application to electrical power engineering.
Keywords:data mining  transformer  fault  model  dissolved gas analysis (DGA)
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