数智巡检策略及应用--聚文网

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内容简介

本书基于“数据挖掘”技术，综合巡视、试验、检修、成本控制等因素的影响，提出了代表性电气设备运维策略优化的决策分析方法并对变压器等设备的运维策略优化上进行了成功应用。利用可用性较高的在线监测数据建立了在线与带电数据时序关联模型，完成了两种数据在测量误差与检测成本方面的优势互补，实现了变压器油中溶解气体带电检测数据的预测及在线数据的高级应急；提出了基于策略网络的带电检测策略优化方法，利用神经网络的强泛化能力实现针对不同型号设备运维策略的优化提升。

1 数智巡检策略引论 1.1 数智巡检及其策略 1.2 智能电网中的设备巡检与管理 1.3 电力设备数智巡检面临的挑战 2 电力设备巡检策略及其发展过程 2.1 电力设备分类及常见故障类型 2.2 国内外设备巡检策略发展历程 2.3 电力设备故障智能诊断与预测方法研究现状 3 数智巡检策略的数据基础 3.1 传感器与设备在线监测数据 3.2 带电检测数据 4 传感器数据可用性评价与多源数据融合方法 4.1 设备监测数据的分类及特征 4.2 设备在线监测数据可用性评价方法 4.3 在线监测数据可用性评价指标构建 4.4 在线与离线多源数据融合的在线数据矫正方法 4.5 变压器油色谱在线数据可用性评价应用实例 4.6 某省变压器在线监测装置可靠性总体分析 5 基于在线学习的设备个性化故障诊断 5.1 数据驱动的设备故障智能诊断 5.2 非均衡样本问题与冷启动故障诊断方法 5.3 高斯混合模型与隐马尔可夫模型 5.4 监督与非监督式学习的组合决策 5.5 个性化决策参数与在线学习 5.6 变压器高温过热故障诊断应用 6 基于时域特征的设备故障隐患在线诊断方法 6.1 设备故障隐患的识别概述 6.2 信息熵与故障隐患的时频域分析 6.3 结合时频域特征分析的设备故障隐患在线识别方法 6.4 变压器绕组变形故障诊断应用 7 结语参考文献附录有关理论结果的证明

数智巡检策略及应用

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