1、“.....它不仅是设备状态检修的基础保证,也符合变电站综合自动化正在实施的电气运行模式的需要。方容本就种类繁多。这些特点都导致了缺陷管理和控制难度较大。传统的故障研究及学习般都是事后分析,这种生产方法导致了定期计划检修的工作模式。利用数据挖掘技术可以加强和加深设备缺陷的分析功能,可为运行人员预测设备缺陷,从而更高效更准确地捕捉缺陷,避免停电故障,防止效益损失,对故障诊断和预测的研究将具有十分重要的意义。通过整合并比对历史故障发生前利用数据挖掘技术对系统中存储的数据进行分析,以确定设备状态的发展趋势,从而发现重点巡视设备甚至缩短巡视周期。随着云计算大容量数据存储等技术的不断发展和提高,大容量的数据仓储变得更加完备可靠,符合了电力系统对数据采集和存储的要求。缺陷预测及管理设备缺陷数据的特点包括数据量大......”。

2、“.....运维人员在巡视后将所抄录数据登记于系统中,但此数据库并没有得到充分利用。另方面,直以来,对设备巡视工作人员减负数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿制,甚至很多时候会出现开会讨论现场确认等方面的工序,这就对运维管理的工作造成了极大的影响,在这样情况下,运维管理工作往往会耽误大量的时间,变电站也因为这样的情况,导致运维流程非常繁琐,进而造成当前运维管理工作量繁重,运维工作效率低下的现象数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿。缺陷预测及管理设备缺陷数据的特点包括数据量大,计算机信息管在变电站设备运维中的应用原稿。变电站巡视在电力系统中,进行变电站巡视是个不可避免的环节......”。

3、“.....而依照国家电力行业标准所规定的标准化的电力设备巡检必然会产生巡检状态巡检视频等大量的数据,能否高效的采集和存储这些数据将直接决定巡检的质量和对设备状态的判断,它不仅是设备状态检修的基础保证,也符合变电站综合自动维管理的过程中,需要考虑的问题非常复杂,在当前运维管理的角度上,造成影响的主要有以下几个方面,分别是运维的影响范围运维实施的安全性运维供电的可靠性等方面的影响,除此之外,施工队伍的物资以及人员工作量安排等都是对运维造成影响的重要因素。在当前的电力公司之中,大多数已经在生产系统中建立了运维管理模块,但是在运维工作方式的编制上,多数依靠人工据进行分析,以确定设备状态的发展趋势,从而发现重点巡视设备甚至缩短巡视周期。随着云计算大容量数据存储等技术的不断发展和提高,大容量的数据仓储变得更加完备可靠,符合了电力系统对数据采集和存储的要求......”。

4、“.....保积秀,张真,闫涵基于物联网技术的智能变电站次运维管理系统电子技术与软距报告动作次数气体成分气室压力油压避雷器的泄露电流动作次数设备的压力温度局部放电图谱环境参数各类汇控柜端子箱内的温湿度数据等蓄电池电压和内阻值红外测温温度值等反应设备实时状态的数据。运维人员在巡视后将所抄录数据登记于系统中,但此数据库并没有得到充分利用。另方面,直以来,对设备巡视工作人员减负提质增效方面的研究方法主要有确件工程,彭飞进,郭为斌,曹志辉,车磊变电站自动化设备运行质量分析与评价管理自动化技术与应用,。参考文献费思源大数据技术在配电网中的应用综述中国电机工程学报,保积秀,张真,闫涵基于物联网技术的智能变电站次运维管理系统电子技术与软件工程,彭飞进,郭为斌,曹志辉,车磊变电站自动化设备运行质量分析与评价管理自动化技术与应用,数据挖变电站巡视在电力系统中......”。

5、“.....它是电力设备正常平稳运行的重要保证。而依照国家电力行业标准所规定的标准化的电力设备巡检必然会产生巡检状态巡检视频等大量的数据,能否高效的采集和存储这些数据将直接决定巡检的质量和对设备状态的判断,它不仅是设备状态检修的基础保证,也符合变电站综合自动化正在实施的电气运行模式的需要。方高效。将电网运行数据转化为决策依据需要数据挖掘和分析技术。由于影响电网停电承载力的因素较多,有变电站的投运时间环境气候往年同期停电数据输变电设备规模电网模型和参数次设备状态等,上述数据类型复杂,属于非机构性数据,适合使用人工神经网络法进行分析。如果承载力最后的预测结果超过危险阈值,需要按照停电计划重要性进行优先级排序,取消次要停电计划,的数据本身就具有多种类型,另外,变电站中的设备缺陷内容本就种类繁多。这些特点都导致了缺陷管理和控制难度较大。传统的故障研究及学习般都是事后分析......”。

6、“.....利用数据挖掘技术可以加强和加深设备缺陷的分析功能,可为运行人员预测设备缺陷,从而更高效更准确地捕捉缺陷,避免停电故障,防止效益损失,对故障诊断和预测的研正在实施的电气运行模式的需要。方面,变电站巡视工作是运行人员的日常工作,具备重复性强工作量大难以保证巡视质量等特点,需要严格遵循巡视周期并按要求执行巡视作业卡。在巡视过程中会产生大量基础数据,例如保护数据通信数据时钟数据电能计量读数等设备的各种运行参数。如变压器及高压电抗器油中溶解气体含量局部放电数据套管介损微水油温油位铁芯接地电流夹件件工程,彭飞进,郭为斌,曹志辉,车磊变电站自动化设备运行质量分析与评价管理自动化技术与应用,。参考文献费思源大数据技术在配电网中的应用综述中国电机工程学报,保积秀,张真,闫涵基于物联网技术的智能变电站次运维管理系统电子技术与软件工程,彭飞进,郭为斌,曹志辉......”。

7、“.....数据挖制,甚至很多时候会出现开会讨论现场确认等方面的工序,这就对运维管理的工作造成了极大的影响,在这样情况下,运维管理工作往往会耽误大量的时间,变电站也因为这样的情况,导致运维流程非常繁琐,进而造成当前运维管理工作量繁重,运维工作效率低下的现象数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿。缺陷预测及管理设备缺陷数据的特点包括数据量大,计算机信息管控措施落实,重点关注作业现场。上述方法从停电计划安排的实际业务需求出发,通过计算阈值得出风险范围,直观评价停电计划安排得是否合理。这种承载力分析方法对停电计划的编制和电网风险管控措施的制定具有重要意义,可以减少对人工经验的依赖,保证电网安全稳定运行数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿。运维管理运维管理是个相对复杂的业务管理流程,在运数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿果低于危险阈值但高于安全阈值......”。

8、“.....上述方法从停电计划安排的实际业务需求出发,通过计算阈值得出风险范围,直观评价停电计划安排得是否合理。这种承载力分析方法对停电计划的编制和电网风险管控措施的制定具有重要意义,可以减少对人工经验的依赖,保证电网安全稳定运行数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿制,甚至很多时候会出现开会讨论现场确认等方面的工序,这就对运维管理的工作造成了极大的影响,在这样情况下,运维管理工作往往会耽误大量的时间,变电站也因为这样的情况,导致运维流程非常繁琐,进而造成当前运维管理工作量繁重,运维工作效率低下的现象数据挖掘在变电站设备运维中的应用原稿。缺陷预测及管理设备缺陷数据的特点包括数据量大,计算机信息管进行缺陷预测及风险评估,通过准确率与召回率计算进行参数调节与模型修正承载力分析随着电网规模的快速发展,电网建设和检修工作十分繁重,停电工作逐年增加......”。

9、“.....在保证电网可靠供电的同时满足电网基建改造消缺检修等工作的需求。电网停电承载力分析涉及到电网模型和数据,仅靠人工经验进行分析很难做到全面准数调节与模型修正承载力分析随着电网规模的快速发展,电网建设和检修工作十分繁重,停电工作逐年增加,需要进行电网停电承载力分析以指导年停电计划的编制工作,在保证电网可靠供电的同时满足电网基建改造消缺检修等工作的需求。电网停电承载力分析涉及到电网模型和数据,仅靠人工经验进行分析很难做到全面准确高效。将电网运行数据转化为决策依据需要数据挖掘和分究将具有十分重要的意义。通过整合并比对历史故障发生前后负荷功率电流电压操作情况设备状态及气象信息等内外部因素,进行聚类及分类处理,对设备工况进行关联分析及规律发现,建立合理的多元回归模型或采取合理的机器学习算法进行故障发现及风险预测,形成可以预测故障的模型。模型可基于协同过滤或内容过滤思想......”。