【摘 要】
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为了实现对电力设备运行状态进行监测,准确分析诊断电力设备产生的故障。针对电网数据具有即时传输、更新较快和量级较大的特点,文中基于在线监测系统收集到的电网系统中运行
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为了实现对电力设备运行状态进行监测,准确分析诊断电力设备产生的故障。针对电网数据具有即时传输、更新较快和量级较大的特点,文中基于在线监测系统收集到的电网系统中运行电力设备产生的大数据样本,提出了一种大数据支持下的电网系统故障诊断分析方法。将瑞丽熵、小波包分解方法以及Teager能量算子相结合,提取电网系统中的电力设备在线监测数据并分析其故障的特征向量,利用神经网络算法对电力设备的不同状态进行识别。数据测试与实验结果表明,基于大数据支持的神经网络算法,可以有效提高电力设备的监控能力和设备故障诊断精准度。
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