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1、隨著特高壓電網(wǎng)與智能變電站的大力推廣,電網(wǎng)規(guī)模日益擴(kuò)大,電力系統(tǒng)自動(dòng)化程度不斷提高,電網(wǎng)中輸變電設(shè)備的運(yùn)行與維護(hù)越來(lái)越復(fù)雜,提高設(shè)備的健康水平和使用壽命,對(duì)于保證電網(wǎng)安全、改善電能質(zhì)量、提高供電可靠性都具有重要的作用。國(guó)家電網(wǎng)公司為提升電網(wǎng)設(shè)備管理水平,利用當(dāng)代科技手段和方法,對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析,對(duì)設(shè)備未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),由此也產(chǎn)生了海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)流中隱含著與設(shè)備故障有關(guān)的重要信息,論文針對(duì)數(shù)據(jù)流處理的關(guān)鍵技
2、術(shù)以及在電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警中應(yīng)用展開研究,選題具有重要實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
本文針對(duì)滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流概要模型生成方法進(jìn)行了基本的研究,主要從數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)抽樣、顯著性異常特征分析兩方面著手。通過(guò)使用滑動(dòng)窗口模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)均勻抽取,同時(shí)根據(jù)設(shè)各監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)間異常與波動(dòng)異常的關(guān)注,引入了比率閾值的方法對(duì)波動(dòng)異常特征進(jìn)行提取,論文提出的概要模型生成算法除保證了數(shù)據(jù)均等性,還在內(nèi)存占用方面具備穩(wěn)定性優(yōu)勢(shì),既提高重要數(shù)據(jù)的關(guān)注度,
3、又提升了算法穩(wěn)定性。
針對(duì)多數(shù)據(jù)流融合問(wèn)題,本文借助數(shù)據(jù)流挖掘算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,提出了針對(duì)電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)雙層處理的理念,通過(guò)在線微聚類實(shí)現(xiàn)對(duì)多設(shè)備混合數(shù)據(jù)流的快速聚類,然后提取微聚類質(zhì)心進(jìn)行離線層分類。在離線分類時(shí),使用傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多次掃描,取得了更準(zhǔn)確的結(jié)果。同時(shí)本文考慮到多設(shè)備數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)的重要性,在在線微聚類時(shí)不采用微聚類刪除的方式,保證所有數(shù)據(jù)得到有效的應(yīng)用,此算法在未來(lái)海量設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
4、中可以較為有效的快速識(shí)別出設(shè)備風(fēng)險(xiǎn),具有較高的應(yīng)用價(jià)值。
本文在設(shè)備狀態(tài)時(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上,提出了設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)預(yù)警的方法,通過(guò)分析設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)容運(yùn)行狀態(tài)的變化趨勢(shì),從而合理的采取相應(yīng)的預(yù)防性方式來(lái)改善設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。本文利用代謝遞補(bǔ)的灰度預(yù)警模型來(lái)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)值分析其未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能的風(fēng)險(xiǎn)。算法通過(guò)時(shí)時(shí)引入數(shù)據(jù)流中最新數(shù)據(jù),提高了數(shù)據(jù)精度,若將其嵌入到在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)中,可實(shí)現(xiàn)對(duì)
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