【摘 要】
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随着电力体制改革的不断深入,降低设备维修成本,使设备更加经济可靠的运行,从而降低发电成本,是发电企业面临的一个重要课题。目前电力变压器等电力设备大多采用计划检修,这种体制存在严重缺陷,因此对变压器的故障进行预测从而实施状态检修势在必行。本文提出了将数据挖掘中的ID3(Interactive Dicremiser version3)算法和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法结合用于变压器状态检修辅
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随着电力体制改革的不断深入,降低设备维修成本,使设备更加经济可靠的运行,从而降低发电成本,是发电企业面临的一个重要课题。目前电力变压器等电力设备大多采用计划检修,这种体制存在严重缺陷,因此对变压器的故障进行预测从而实施状态检修势在必行。本文提出了将数据挖掘中的ID3(Interactive Dicremiser version3)算法和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法结合用于变压器状态检修辅助决策的方法。基于变压器的大量观测数据,首先利用ID3算法简化引起变压器故障的属性特征,再应用蒙特卡洛方
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