基于自组织神经网络的火电厂健康状态数据提取算法

摘要：

火电厂设备健康数据提取是火电厂设备状态评估数据处理的一个关键步骤,有利于提高设备状态评估的准确性与效率.将设备状态数据首先利用R型层次聚类进行特征参数选取与冗余数据清除,再采用自组织神经网络筛选异常值.利用所诉方法对某发电厂的汽泵前置泵设备的监测数据进行健康状态数据提取,发现清除的异常数据远远大于提取出的健康数据,表明该方法清除的数据满足预期,为后续健康状态评估提供了准确的参照数据,并且降低监测数据维度提高评估效率.

关键词：大数据、自组织神经网络、R型聚类、电力设备状态数据

分类号：TM621(发电、发电厂)

在线出版日期：2019-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32