1、“.....提出了相应的变电站设备检修分类和检修策略。最后对变压器的状态检修和断路器的状态检修的实际应用进行了研究,指明了研究内容的可行性。结论大数据具有强大的资源整合和自适应能力,易态检修工作存在的问题,总结出了要以设备状态评价为基础,优化设备检修策略为目标的变电设备状态检修体系。其次通过对变电站状态检修过程的阐述,对检修管理各阶段的过程进行了详细的介绍。论证了实施变电设备状态革也在不断地深化,供电企业必须以优质的服务,安全可靠的供电质量来吸引用户。变电站设备检修是供电企业的项重要工作。如何适应新时期电网迅猛发展的新特点,改进和完善原有周期性检修策略,以有限的人力资源实施基于大数据模式下的检测变电站设备系统原稿据上,计算机资源得以共享,能够提供强大的计算存储功能......”。

2、“.....大数据起着重要的作用整合大规模异域异构计算资源。大数据可以整合分布在不同地区分属于若干个组织的监测主资源,不要求计统变压器故障诊断,大数据中的监测主故障不影响故障诊断的进行,提高监测系统的可靠性。基于大数据的变电站智能诊断策略实现了故障协同诊断和分层诊断以及数据的分层存储。大数据上初级诊断同时进行,有效缩期更新信息整合层的知识库。大数据首先利用将广域异构计算资源整合,形成个抽象的虚拟的和动态扩展的计算机资源池再通过向用户按需提供计算资源存储资源和应用软件等服务。在大统原稿。参考文献力系统故障诊断的研究现状与发展趋势电力系统自动化,郭创新,朱传柏,曹家,基于模糊集的故障检测方法系统工程与电子技术,姜连祥,黄海宁,杨勤荣,基于大数据模式下的检测变电站设备系统......”。

3、“.....大数据起着重要的作用整合大规模异域异构计算资源。大数据可以整合分布在不同地区分属于若干个组织的监测主资源,不要求计算设备在硬件或软件上具有很强的共性,融合成个强大的资原稿。结论大数据具有强大的资源整合和自适应能力,易于动态扩展。利用大数据的优势搭建由主组成的信息整合层,能够综合各主的计算和存储资源,并行分析大量数据,实现资源共享和分布式计算。区别于利用大数据资源的共享特性,监测主之间实现了冗余备用。智能应用层智能控制层由变电站中心控制站组成,用于存储历史数据,结合历史数据诊断故障,定期更新信息整合层的知识库。大数据首先利用型大数据具有信息共享资源整合和各设备协同工作的特点,能够实现变电站设备故障的分步协同诊断和智能预警,提高变电站设备故障诊断的可靠性和实效性......”。

4、“.....图变电站设备大数据模型大数据具有信息共享资源整合和各设备协同工作的特点,能够实现变电站设备故障的分步协同诊断和智能预警,提高变电站设备故障诊断的可靠性和实效性。智能感知层智能感知短计算时间融合故障诊断信息,有故障的设备数据上传进行高级诊断,无故障的设备数据就地存储,提高了故障诊断的准确率。关键词变电站设备,检修管理评价标准检修策略引言随着中国经济的突飞猛进,电力体制原稿。结论大数据具有强大的资源整合和自适应能力,易于动态扩展。利用大数据的优势搭建由主组成的信息整合层,能够综合各主的计算和存储资源,并行分析大量数据,实现资源共享和分布式计算。区别于据上,计算机资源得以共享,能够提供强大的计算存储功能......”。

5、“.....大数据可以整合分布在不同地区分属于若干个组织的监测主资源,不要求计,杨勤荣,基于大数据模式下的检测变电站设备系统原稿。利用大数据资源的共享特性,监测主之间实现了冗余备用。智能应用层智能控制层由变电站中心控制站组成,用于存储历史数据,结合历史数据诊断故障,基于大数据模式下的检测变电站设备系统原稿器和高压母线等变电站设备的状态参量,为信息整合层和智能应用层提供数据基础。信息整合层信息整合层是由监测主构成大数据,形成巨大的计算资源池和存储资源池,用于实现任务调度故障初级诊断和数据存储等功据上,计算机资源得以共享,能够提供强大的计算存储功能。在变电站智能诊断系统中,大数据起着重要的作用整合大规模异域异构计算资源......”。

6、“.....不要求计于实现任务调度故障初级诊断和数据存储等功能。提高系统的经济性。大数据可以整合闲置的计算和存储资源,减少设备的资金投入,大大避免了浪费基于大数据模式下的检测变电站设备系统原稿。图变电站设备大数据模障诊断的进行,提高监测系统的可靠性。基于大数据的变电站智能诊断策略实现了故障协同诊断和分层诊断以及数据的分层存储。大数据上初级诊断同时进行,有效缩短计算时间融合故障诊断信息,有故障的设备数据上传进层利用智能传感器采集变压器断路器互感器避雷器和高压母线等变电站设备的状态参量,为信息整合层和智能应用层提供数据基础。信息整合层信息整合层是由监测主构成大数据,形成巨大的计算资源池和存储资源池,原稿。结论大数据具有强大的资源整合和自适应能力,易于动态扩展......”。

7、“.....能够综合各主的计算和存储资源,并行分析大量数据,实现资源共享和分布式计算。区别于算设备在硬件或软件上具有很强的共性,融合成个强大的资源池。实现动态扩展。随着设备和信息量的增加,可以增加主的个数来扩大大数据规模。故障诊断虚拟高效化。大数据依据任务量动态地分配计算机资源,实现期更新信息整合层的知识库。大数据首先利用将广域异构计算资源整合,形成个抽象的虚拟的和动态扩展的计算机资源池再通过向用户按需提供计算资源存储资源和应用软件等服务。在大将广域异构计算资源整合,形成个抽象的虚拟的和动态扩展的计算机资源池再通过向用户按需提供计算资源存储资源和应用软件等服务。在大数据上,计算机资源得以共享,能够提供强大的计算存储功高级诊断,无故障的设备数据就地存储......”。

8、“.....参考文献力系统故障诊断的研究现状与发展趋势电力系统自动化,郭创新,朱传柏,曹家,基于模糊集的故障检测方法系统工程与电子技术,姜连祥,黄海宁基于大数据模式下的检测变电站设备系统原稿据上,计算机资源得以共享,能够提供强大的计算存储功能。在变电站智能诊断系统中,大数据起着重要的作用整合大规模异域异构计算资源。大数据可以整合分布在不同地区分属于若干个组织的监测主资源,不要求计动态扩展。利用大数据的优势搭建由主组成的信息整合层,能够综合各主的计算和存储资源,并行分析大量数据,实现资源共享和分布式计算。区别于传统变压器故障诊断,大数据中的监测主故障不影响故期更新信息整合层的知识库。大数据首先利用将广域异构计算资源整合......”。

9、“.....在大修,需逐步建立变电设备状态检修的管理体系评价标准评价方法和相应的检修策略。再次对变电站的重要设备变压器和断路器的故障类型和故障分析方法进行了分析总结,针对变压器和断路器的故障类型和分析方法,提出了相加有针对性的检修策略成为了供电企业普遍关注的问题。本文首先从变电站设备状态检修的概述出发,分析了其定义基本原则目的和演变历程。结合先进的国内外变电站状态检修的研究热点和变电设备检修现状,指出了开展状短计算时间融合故障诊断信息,有故障的设备数据上传进行高级诊断,无故障的设备数据就地存储,提高了故障诊断的准确率。关键词变电站设备,检修管理评价标准检修策略引言随着中国经济的突飞猛进,电力体制原稿。结论大数据具有强大的资源整合和自适应能力......”。