| 面向云边协同的配电变压器运行状态评估及态势预测 |
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| 引用本文： | 张波,刘海涛,彭港,范敏,贾世韬,孙勇.面向云边协同的配电变压器运行状态评估及态势预测[J].重庆大学学报(自然科学版),2023,46(5):50-61. |
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| 作者姓名： | 张波 刘海涛 彭港 范敏 贾世韬 孙勇 |
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| 作者单位： | 1.中国电力科学研究院有限公司,北京 100192;2.重庆大学 自动化学院,重庆 400044;3.国网山东省电力公司电力科学研究院,济南 250000 |
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| 基金项目： | 国家电网有限公司总部科技项目(5206001900F7)。 |
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| 摘 要： | 随着电力物联网建设的高速推进，在配电物联网“云管边端”建设体系指导下，文章提出一种配电变压器运行状态评估与趋势预测通用技术架构。该架构将分别部署在云中心与边缘节点处，在云边协同机制支持下分析处理海量电力数据，完成对大规模配电变压器集群的运行管理。具体流程包括提取配电变压器基础状态、即时状态、累积状态等多维特征，构建评估指标体系，通过动态评估模型实现对配电变压器运行状态的实时画像描述；根据特征数据流的时序性和变化趋势，借助长短期记忆循环神经网络提取数据规律，结合支持向量回归模型进行预测，获得未来时段的特征数据流，并以此输入动态评估模型，实现配电变压器未来运行态势预测。最后，通过实例论证了该技术架构的适用性和先进性。
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| 关 键 词： | 数据驱动 云边协同 运行状态实时画像 长短期记忆人工神经网络 支持向量回归 态势预测 |
| 收稿时间： | 2021/6/10 0:00:00 |
Operation state assessment and situation prediction of distribution transformer for cloud edge collaboration |
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| ZHANG Bo,LIU Haitao,PENG Gang,FAN Min,JIA Shitao,SUN Yong.Operation state assessment and situation prediction of distribution transformer for cloud edge collaboration[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2023,46(5):50-61. |
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| Authors: | ZHANG Bo LIU Haitao PENG Gang FAN Min JIA Shitao SUN Yong |
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| Affiliation: | 1.China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, P. R. China;2.College of Automation, Chongqing University, Chongqing 400044, P. R. China;3.State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250000, P. R. China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data driven cloud edge collaboration real time portrait of operation state LSTM SVR trend prediction |
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