【摘 要】
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为提高发电厂设备运行可靠性及安全性，提出了基于大数据分析的智慧电厂设备状态监测方法。利用无线传感器采集发电厂设备振动信号，振动信号经小波包分解得到子频信号能量值，将子频信号的能量与总能量的比例作为态特征向量输入到最小二乘支持向量机中，完成发电厂设备异常状态分类，并且利用改进蚁群算法优化分类过程，获取最佳设备状态监测结果。试验结果表明，该方法可有效提取到不同设备状态下的信号频谱图，且设备状态监测结果
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为提高发电厂设备运行可靠性及安全性，提出了基于大数据分析的智慧电厂设备状态监测方法。利用无线传感器采集发电厂设备振动信号，振动信号经小波包分解得到子频信号能量值，将子频信号的能量与总能量的比例作为态特征向量输入到最小二乘支持向量机中，完成发电厂设备异常状态分类，并且利用改进蚁群算法优化分类过程，获取最佳设备状态监测结果。试验结果表明，该方法可有效提取到不同设备状态下的信号频谱图，且设备状态监测结果与实际设备状态结果高度一致；该方法应用后可极大程度提高智慧电厂设备运行安全性及可靠性，客户满意度高。
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