文献类型：期刊文章

作　　者：李刚[1] 张博[1] 赵文清[1] 刘云鹏[2] 高树国[3]

LI Gang;ZHANG Bo;ZHAO Wenqing;LIU Yunpeng;GAO Shuguo(School of Computer and Control Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,China;Hebei Provincial Key Laboratory of Power Transmission Equipment Security Defense（North China Electric Power University）,Baoding 071003,China;State Grid Hebei Electric Power Research Institute,Shijiazhuang 050021,China)

机构地区：[1]华北电力大学控制与计算机工程学院,河北省保定市071003 [2]河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学),河北省保定市071003 [3]国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北省石家庄市050021

出　　处：《电力系统自动化》

基　　金：国家电网公司科技项目(5204DY170010);国家自然科学基金资助项目(51407076);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018MS075)~~

年　　份：2018

卷　　号：42

期　　号：21

起止页码：10-20

语　　种：中文

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

摘　　要：电力设备作为能源电力系统的纽带,对其进行有效的状态评估是电力系统稳定运行的有力保障。在目前已有研究成果基础上,从数据科学角度对电力设备状态评估领域中的分析方法做了深入剖析。首先,介绍了数据科学背景下电力设备状态评估的新特点;然后,以目前较为熟知的数据分析方法为切入点,论述了基于数据分析技术的电力设备状态评估方法在数据预处理、计算分析、存储及可视化等各环节的关键问题;其次,系统阐述了数据科学在电力设备状态评估领域中的具体应用场景、瓶颈问题和发展方向;最后,探讨了电力设备状态评估中的数据科学所面临的挑战,并展望了该领域未来研究工作的若干方向。

关 键 词：电力设备 电力大数据  故障诊断 状态评估  数据科学  

分 类 号：TM507]