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基于多源异构数据挖掘的配电设备健康状况研究开题报告

 2020-07-24 01:14:44  

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

随着国民经济电气化程度的逐年提高,人们对电力供应的可靠性和稳定性要求也更加严格。

配电网作为与用户直接相连的电力网,不仅规模庞大,设备繁多,且供电环境复杂,使配电网成为故障发生的重灾区,停电事故中80%以上是由配电网故障引起的,虽然依靠预测故障、完善电网结构可以减少事故发生概率,但一些自然灾害、突发事故事先无法预知, 配电系统作为整个电力供应的终端环节,在电力系统中的地位变得愈发重要。

电网运行过程中存在多类并行的信息系统,这些系统中的数据包含了大量设备运行状态信息[1],电力设备是电力系统的基本组成部分,电力设备故障将直接影响智能电网的安全运行。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本文采用多源数据挖掘的方法对我国配电装置的故障数据进行分析,并采用数据清洗、数据分类、提取特征值、质量评估四个方面来考虑。

1. 数据清洗:将获得的配电装置故障数据进行可识别错误的分析,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。

2. 数据分类:将设备的数据进行分类把具有共同属性或特征的数据归并在一起,通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。

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