【摘 要】
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为解决传统分析措施未能将多源异类的数据信息纳入电网设备故障征兆分析及基于小样本单一算法难以较好应对多种故障类型设备诊断的问题,构建一种不同类型电网设备相关数据的
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,国网辽宁省电力有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673093)~~
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为解决传统分析措施未能将多源异类的数据信息纳入电网设备故障征兆分析及基于小样本单一算法难以较好应对多种故障类型设备诊断的问题,构建一种不同类型电网设备相关数据的统一化、标准化方法。采用卡方分布算法通过对数据相关性挖掘进行特定故障类型征兆集的选择,以避免层次分析法、格林兰验证等故障征兆集分析方法存在人工经验干扰。构建了一种多算法融合决策方法来避免单一算法决策的弊端。通过实例验证了对电力设备的单一故障类型寻找故障征兆集比针对设备选择故障征兆集具有更好的简约效果与预判准确率。实例还验证了所提融合算法效果好于单一
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