基于电力大数据变电站设备状态检修技术研究

摘要：

针对传统变电站设备状态检修存在信息采集速度慢、数据不准确、数据分类耗时耗力等问题,结合电力大数据分析方法,设计新型的智能巡检系统,该系统通过设置无人巡检车系统实现变电站设备状态信息的采集、处理和传递,检修人员根据变电站设备的巡检结果判断变电站设备运行状态,针对变电站数据种类的多样化,又采用具有定位功能的多分类融合模型,将不同类别的变电站设备运行数据分类并实现故障定位,使得检修人员能够快速从不同类别的数据信息中寻找目标数据.通过在某变电站试运行的结果表明,智能巡检系统的信息采集速度比以往的基站式采集方式速度提高了近5倍、准确率提高了近20％、多分类融合的分类准确性提高了2％左右.

关键词：变电站、状态检修、电力大数据、智能巡检、多分类融合模型

所属期刊栏目：38

分类号：TP307(计算技术、计算机技术)

资助基金：内蒙古电力集团有限责任公司调控中心项目DUKZZZ-ZXZB-2019-XNY0401-0051

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：84-88