文献类型：期刊文章

作　　者：方静[1] 彭小圣[2] 刘泰蔚[2] 陈玉竹[2] 李文泽[2] 文劲宇[2] 熊磊[3] 王浩鸣[4]

FANG Jing;PENG Xiaosheng;LIU Taiwei;CHEN Yuzhu;LI Wenze;WEN Jinyu;XIONG Lei;WANG Haoming(State Grid Tianjin Electric Power Company Cable Branch,Tianjin 300170,China;State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology(Huazhong University of Science and Technology),Wuhan 430074,China;Xiangyang Power Supply Company,State Grid Hubei Electric Power Company,Xiangyang 441000,China;State Grid Tianjin Electric Power Company,Tianjin 300010,China)

机构地区：[1]国网天津市电力公司电缆分公司,天津300170 [2]强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),湖北武汉430074 [3]国网湖北省电力公司襄阳供电公司,湖北襄阳441000 [4]国网天津市电力公司,天津300010

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：国家自然科学基金项目资助(51807072);国网天津市电力公司电力科学研究院项目资助(sgtjdk00pjjs1800092)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：23

起止页码：176-186

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：论述了大数据在电力设备状态监测上的发展趋势与应用前景。首先分析了状态监测数据的大数据特征,并从大数据技术、大数据思想方法、大数据算法三个层面论述了大数据对电力设备状态监测的提升点。其次给出了基于大数据的电力设备状态监测系统架构,并从数据采集、数据去噪、特征提取、模式识别、知识挖掘、数据可视化几个方面论述了大数据与状态监测各个环节的结合点。最后通过一个综合监测系统案例,分析了大数据在多源异构数据融合、综合分析与诊断、设备故障预测上的应用。大数据在电力设备状态监测上的深入应用,有利于解决设备状态评价和故障预测的难题,推动该领域朝着更加智能化的方向发展。

关 键 词：大数据 状态监测  关键技术  发展趋势  应用前景  

分 类 号：TP311.13] TM507[计算机类]