基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法_严英杰

资 源 简 介

基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法_严英杰

详 情 说 明

输变电设备是电力系统的关键组成部分，其运行状态直接影响电网的安全性和稳定性。随着智能电网的发展，输变电设备产生的状态监测数据呈现爆炸式增长，传统的人工分析和阈值报警方法已难以满足实时性和准确性的要求。

严英杰提出的基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法，主要利用大数据技术对海量设备状态数据进行实时处理和分析。该方法首先通过数据预处理环节对原始监测数据进行清洗和归一化，消除噪声和量纲差异的影响。随后采用特征提取技术从高维数据中挖掘关键状态指标，降低数据维度同时保留核心信息。

在异常检测环节，该方法结合了机器学习算法和统计分析模型，通过无监督学习方式建立设备正常运行状态的特征模型。当实时监测数据与模型预测值出现显著偏差时，系统可自动识别潜在异常。与传统阈值报警相比，这种方法能够发现更隐蔽的渐进式劣化趋势，实现早期预警。

该方法还引入了时间序列分析技术，充分考虑设备状态参数随时间变化的特性，有效区分瞬时干扰和真实故障征兆。通过大数据平台的分布式计算能力，可以实现对全网输变电设备状态的并行分析和实时监控，大幅提升运维效率。

这种基于大数据分析的异常检测方法为输变电设备的状态评估提供了新思路，有助于实现从计划检修到状态检修的转变，对提高电网运行可靠性具有重要意义。