【摘 要】
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电力设备运维人员通过红外测温,能够及时发现设备隐患,为设备的状态检修提供依据。红外测温设备众多,数据庞大,目前依靠人工进行数据整理效率低下,且众多的红外数据无法进行
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电力设备运维人员通过红外测温,能够及时发现设备隐患,为设备的状态检修提供依据。红外测温设备众多,数据庞大,目前依靠人工进行数据整理效率低下,且众多的红外数据无法进行整合,不便于进行大数据的综合分析处理。基于此,文章利用kNN算法,对红外测温图谱的温度识别进行了研究,并通过实际图谱对该算法的正确性和有效性进行了验证。验证结果表明,利用kNN算法不仅为实现红外测温数据自解析和图谱数据的自动诊断功能奠定基础,还可以进行大数据的积累,进一步提高变电站的智能化水平。
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