基于数据驱动的电站设备故障诊断方法

摘要：

传统的电站设备故障诊断方法,一般是依据故障表征和报警信息,结合以往的经验进行分析.由于经验的获取比较困难,诊断的准确程度又依赖于经验的丰富程度和知识水平的高低,当参数及规则较多时,推理过程中存在匹配冲突、组合爆炸等问题,使得推理速度较慢、效率低下,不可避免地使得诊断结果存在不确定性.采用数据驱动的方法,充分挖掘有限数据可利用的信息,可以优化并加快故障诊断的进程.分别以多元统计分析、信号处理、机器学习三种数据驱动的方法,结合数据可视化,对电站设备故障进行了定量分析和研究.

关键词：统计分析;数据可视化;故障诊断;神经网络;平均影响值

分类号：N37(数据处理)

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：86-88