文献类型：期刊文章

作　　者：江秀臣[1] 盛戈皞[1]

JIANG Xiuchen;SHENG Gehao(Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, Chin)

机构地区：[1]上海交通大学电气工程系

出　　处：《高电压技术》

基　　金：国家自然科学基金(51477100);国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA050204)~~

年　　份：2018

卷　　号：44

期　　号：4

起止页码：1041-1050

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着智能电网的发展和电网规模的迅速增长,及时、准确地掌握电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。近年来,电力信息化日臻完善,电力设备状态监测、生产管理、运行调度、环境气象等数据逐步实现集成共享,大数据技术为电力设备状态评估和故障诊断提供了全新的解决思路和技术手段。结合大数据技术及数据挖掘分析方法在电力设备状态评估中应用的现状,说明了电力设备状态大数据分析的内涵、目的、数据特征和基本架构,阐述了电力设备状态大数据集成、转换、清洗、分布式存储和处理、高效挖掘以及数据驱动的设备状态分析模型等关键技术。通过分析电力设备状态评估的总体需求,总结和探讨了大数据技术在电力设备状态评价、异常检测、故障预测、智能诊断等典型业务场景中应用的方法和效果,提出了研究和应用中面临的主要问题,并对相关技术的发展趋势进行了展望。

关 键 词：大数据 电力设备 状态评估  故障诊断 状态监测  数据挖掘 异常检测 故障预测

分 类 号：TM507]