【摘 要】
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换流站阀冷系统的异常有时被掩盖在正常监控信号的波动中而难以识别。同时,一些极端工况下冷却能力是否充裕却难以评估。从大数据应用的角度,存在数据源少、信息维数低的问题
【机 构】
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中国南方电网超高压输电公司广州局,中国南方电网有限责任公司,山东大学电气工程学院
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换流站阀冷系统的异常有时被掩盖在正常监控信号的波动中而难以识别。同时,一些极端工况下冷却能力是否充裕却难以评估。从大数据应用的角度,存在数据源少、信息维数低的问题。与之对应的算法模型逻辑简单,人工智能技术应用不充分。为解决上述问题,提出了基于多源数据的换流阀冷却能力建模与预警方法。在分析阀冷系统运行原理及多种状态检测手段的基础上,对阀冷却能力的定义进行了量化,建立了换流阀多维度冷却能力评价模型。基于多维度时序趋势分析和相关性分析算法,建立了阀冷系统缺陷的预警模型。在穗东站应用上述模型分析了阀冷系统监控数据
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