基于大数据挖掘的新能源电站设备故障诊断方法的研究与应用

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中文摘要：针对新能源电站设备运行状态信息数据多样性、复杂性以及海量性的特点,将大数据挖掘技术应用于故障诊断领域.在此基础上,设计了包含聚类分析、故障规则挖掘、故障建模等数理统计理论的故障诊断方法总体流程,从更深层次上重新定义海量数据间的逻辑关系,提取出最为有效的故障表征,并通过故障特征参数预测结果与现场测量结果的曲线对比证明了该方法的正确性和有效性.该方法具有较高的数据处理效率,有效提高故障诊断预警的可靠性与准确性,为新能源并网安全运行提供有力保障.

作者：

SUN Shu-min、孙树敏、LI Hua-dong、李华东、ZHANG Yong、张用、WANG Yue-jiao、王玥娇、LI Sun、李笋

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作者单位：

国网山东省电力公司电力科学研究院,济南 250000

国网山东省电力公司,济南 250000

关键词：

新能源并网电站设备故障诊断大数据挖掘特征提取

主办单位：

中国电机工程学会

会议名称：

2018年中国电机工程学会年会

会议时间：

2018-11-12

会议地点：

北京

会议母体文献：

2018年中国电机工程学会年会论文集

页码：

1-7

出版时间：

2018