| 基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法 |
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| 引用本文： | 蔡泽祥,马国龙,孙宇嫣,黄昱翰.基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2019,47(6). |
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| 作者姓名： | 蔡泽祥 马国龙 孙宇嫣 黄昱翰 |
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| 作者单位： | 华南理工大学电力学院,广东广州,510640;华南理工大学电力学院,广东广州,510640;华南理工大学电力学院,广东广州,510640;华南理工大学电力学院,广东广州,510640 |
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| 摘 要： | 电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性.
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| 关 键 词： | 电力设备 数据挖掘 关联规则挖掘 运维管理 决策分析 |
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