【摘 要】
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电力系统运行累积的大量数据分析无论对电网的智能化还是未来的电网大数据分析都有重要的意义.本文以对电力系统中的安全运行至关重要的高压断路器为例,使用大量变电站累积运行数据,在高压开关设备的环境与自身参数和缺陷之间引入了一个中间层,即隐含冲击层,提出了隐含冲击模型.首先引入设备缺陷族的概念进行数据向量化处理,然后使用无监督学习的Latent Dirichlet Allocation方法建立隐含冲击下丰
【机 构】
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深圳供电局有限公司,深圳,518001 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安,7100
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电力系统运行累积的大量数据分析无论对电网的智能化还是未来的电网大数据分析都有重要的意义.本文以对电力系统中的安全运行至关重要的高压断路器为例,使用大量变电站累积运行数据,在高压开关设备的环境与自身参数和缺陷之间引入了一个中间层,即隐含冲击层,提出了隐含冲击模型.首先引入设备缺陷族的概念进行数据向量化处理,然后使用无监督学习的Latent Dirichlet Allocation方法建立隐含冲击下丰富种类缺陷的分布,最后使用稀疏回归的Factorization Machines方法建立环境设备参数和隐含冲击的数值关系,从而建立环境设备参数和多种类缺陷间的对应关系.解决了电力系统中大量以记录形式存在的数据难以分析的难题,能实现多种类弱相关缺陷之间的关联关系挖掘和对设备缺陷的分布预测.算例表明,模型能合理地进行缺陷的聚类,并为设备运维提供建议.
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