【摘 要】
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为了解决目前对输变电设备运维的海量数据进行高效处理存在的困难,提出了一种新的基于大数据分析和机器学习方法的输变电设备运维数据处理思路,使用离群点检测的算法识别试验
【机 构】
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广西电网公司电力科学研究院,电力系统发电设备控制和仿真国家重点实验室（清华大学电机系）
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为了解决目前对输变电设备运维的海量数据进行高效处理存在的困难,提出了一种新的基于大数据分析和机器学习方法的输变电设备运维数据处理思路,使用离群点检测的算法识别试验数据中的异常点并分析设备缺陷记录数据内在的相关性规律。首先使用局部异常因子算法(LOF),对变压器绕组直流电阻试验数据进行处理,成功识别出了数据中的异常点。对于变压器缺陷记录数据,将其划分为多组状态参量,引入异常状态指标,使用状态参量离群算法得到设备异常状态指标的雷达图,从而揭示出设备各种缺陷故障与各状态参量之间内在的相关性规律,为后续设备运维检
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