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基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法

摘要

基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法,以某地区电网N年的大数据集为基础,并通过数据采集与监控系统SCADA提取所记录的事件和故障;时间窗口化阶段:在该阶段,通过处理原始的数据采集与监控系统SCADA,以提取故障前和故障后的时间窗口,为基于数据集的故障表征提供基础;关联规则挖掘阶段:该阶段自动识别代表故障前和故障后窗口的所有强耦合关联规则;关联分类器分析阶段:用于评估数据集的预测‑诊断潜力。本发明一种基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法,能够通过电网中记录的海量运行数据实现预测性维护、执行有效故障诊断和减少后续相关支出,以提高用户用电的可靠性和安全性。

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