一种用于继电保护状态评价的大数据精简方法_赵缪敏

资 源 简 介

一种用于继电保护状态评价的大数据精简方法_赵缪敏

详 情 说 明

在电力系统领域，继电保护设备的可靠性直接关系到电网安全运行。传统状态评价方法往往面临数据量大、维度高、冗余信息多的问题。针对这一挑战，赵缪敏提出的方法通过结合特征提取与数据降维技术，实现了对原始监测数据的有效精简。

其核心思路分为三个阶段：首先基于设备运行参数（如动作次数、故障录波等）构建多维度特征指标；其次采用相关性分析和主成分分析（PCA）剔除冗余特征；最后通过聚类算法对历史数据进行归类，形成典型状态模式库。这种方法既保留了数据的关键状态特征，又将计算复杂度降低至工程适用水平。

该方法的创新点在于将大数据技术融入传统继电保护领域，通过智能数据压缩手段，使得状态评价模型在有限硬件资源下仍能实现分钟级响应，为现场运维决策提供了更高效的分析工具。