1、“.....实现设备中多个状态的合理组合,关键状态信息立设备故障诊断的工作流。首先把清洗修正后的和的数据表引入工作流。以的事故跳闸为索引,智能关联和以遥信分位为索引的数据集数据。建立智能关联元组区县名称厂站名称断路器调度号事故时间,关联的条件是元组的前个条件致,而事故时间又在建立设备故障诊断的工作流。关键词大数据电力设备故障分析关联规则大数据挖掘应用在电力设备监测的必要性随着电网系统向大容量超高压的方向飞速发展,电网设备的安全性可靠性就愈发凸显得重要。因此,对相关电网设备的故障诊断与预测技术的研究与应用是有非常重要的现实意对该项内容的研究与分析,相信在不久的将来,大数据挖掘分析技术会得到快速发展,并且可以发挥出理想的作用。此外,随着电网状设备状态信息的几何式增长,以大数据挖掘分析方法为基础的电力设备静态评估,将会成为未来我国电网行业的主要发展方向。因此......”。

2、“.....并且可以发挥出理想的作用。此外,随着电网状设备状态信息的几何式增长,以大数据挖掘分析方法为基础的电力设备静态评估,将会成为未来我国电网行业的主要发展方向。因此,加强在该方面的分析势在必行。参考文献陆玮,吴兵云计算环境下的电力大数据技术应用探讨信因为如果能准确地提前预测到故障发生,就可以有针对性的进行设备的保养维护或者更换,能保证电力生产的连续性和可靠性。基于对故障数据的分析,可以建立故障预测模型,用于设备故障的预测,利用累计数万例故障记录数据,对可能导致故障的因素数据进行采集,并进行数据的归化处理从现阶段,从我国电网企业的实际发展情况来看,大数据挖掘分析在电力设备的状态评估领域中应用还处于发展阶段,缺少足够的应用实例的支撑,这也对该项技术的应用与发展造成了定程度的制约,但是人们并没有停止对该项内容的研究与分析,相信在不久的将来......”。

3、“.....利用聚类算法分析,首先对气象因素进行了分析,发现高温下雨雷电等因素明显对故障有影响。利用电力关联分析算法分析故障与线路负荷程度电流电压设备出厂时间检修经无法满足在规定的时间内挖掘出有效的数据。因此,适用于大数据分析的深度关联原则应运而生。首先把清洗修正后的和的数据表引入工作流。以的事故跳闸为索引,智能关联和以遥信分位为索引的数据集数据。建立智能关联元组区县名称厂站名称断运行时间设备生产厂家设备检修人员设备维护人员,以及气象等因素的综合关联性,发现了运行数据外部环境和故障相互之间的规律关系,形成了可以预测故障发生的模型。设备故障的大数据分析对于指导设备安全生产管理具有定的价值。但是对电力公司来讲,设备的故障预测更为重要,这是电力设备中数据挖掘分析的应用关联规则关联原则在设备故障诊断中有着重要作用......”。

4、“.....对关联规则进行合理应用,可以实现对设备的缺陷故障以及与设备各个状态的全景参数内容进行深入分析与探讨,实现设备中多个状态的合理组合,关键状态信息下的电力设备故障分析大数据平台架构在进行设备故障诊断和预测方面,对采集的设备故障记录数据设备故障时间点的状态数据和设备故障时间点的气象数据进行了整合,并利用大数据平台提供的数据分析工作流进行了数据分析和模型计算。基于大数据的电力设备故障分析研究原稿。虽然项重要内容,对关联规则进行合理应用,可以实现对设备的缺陷故障以及与设备各个状态的全景参数内容进行深入分析与探讨,实现设备中多个状态的合理组合,关键状态信息的合并提取等关键操作。但是,从实际情况来看,在大数据背景下,目前的大数据挖掘分析并不定可以满足电力设备状然后进行模型训练,训练后的模型可以根据实时数据进行故障预测。结论从现阶段,从我国电网企业的实际发展情况来看......”。

5、“.....缺少足够的应用实例的支撑,这也对该项技术的应用与发展造成了定程度的制约,但是人们并没有停止运行时间设备生产厂家设备检修人员设备维护人员,以及气象等因素的综合关联性,发现了运行数据外部环境和故障相互之间的规律关系,形成了可以预测故障发生的模型。设备故障的大数据分析对于指导设备安全生产管理具有定的价值。但是对电力公司来讲,设备的故障预测更为重要,这是到快速发展,并且可以发挥出理想的作用。此外,随着电网状设备状态信息的几何式增长,以大数据挖掘分析方法为基础的电力设备静态评估,将会成为未来我国电网行业的主要发展方向。因此,加强在该方面的分析势在必行。参考文献陆玮,吴兵云计算环境下的电力大数据技术应用探讨信养维护或者更换,能保证电力生产的连续性和可靠性。基于对故障数据的分析,可以建立故障预测模型,用于设备故障的预测......”。

6、“.....并进行数据的归化处理,然后进行模型训练,训练后的模型可以根据实时数据进行故障预测。结基于大数据的电力设备故障分析研究原稿电力公司也认识到基于数据分析的辅助决策和未来预测将是未来信息技术发展的重要方向,也是大数据技术对企业最大的价值,但是现在并没有很好的解决问题之道。由此,具有电网大数据特点的数据平台设计对于电网企业是刻不容缓的,电网大数据平台能够满足对电网企业管理决策的高效支到快速发展,并且可以发挥出理想的作用。此外,随着电网状设备状态信息的几何式增长,以大数据挖掘分析方法为基础的电力设备静态评估,将会成为未来我国电网行业的主要发展方向。因此,加强在该方面的分析势在必行。参考文献陆玮,吴兵云计算环境下的电力大数据技术应用探讨信基于数据分析的辅助决策和未来预测将是未来信息技术发展的重要方向,也是大数据技术对企业最大的价值,但是现在并没有很好的解决问题之道......”。

7、“.....具有电网大数据特点的数据平台设计对于电网企业是刻不容缓的,电网大数据平台能够满足对电网企业管理决策的高效支撑。基于大数据技内外部因素结合起来,利用聚类算法分析,首先对气象因素进行了分析,发现高温下雨雷电等因素明显对故障有影响。利用电力关联分析算法分析故障与线路负荷程度电流电压设备出厂时间检修后运行时间设备生产厂家设备检修人员设备维护人员,以及气象等因素的评估思路。同时,电力设备状态监测数据结构也将会变得更多样化,在对电力设备进行检测期间,将会出现更多的音频图像视频等。正是因为数据量不断增多,传统方法已经无法满足在规定的时间内挖掘出有效的数据。因此,适用于大数据分析的深度关联原则应运而生。虽然电力公司也认识到运行时间设备生产厂家设备检修人员设备维护人员,以及气象等因素的综合关联性,发现了运行数据外部环境和故障相互之间的规律关系,形成了可以预测故障发生的模型......”。

8、“.....但是对电力公司来讲,设备的故障预测更为重要,这是系统工程,文涛云计算在电力信息化建设的应用研究通讯世界,刘钦基于大数据的电力设备数据融合与应用信息化建设,。基于大数据的电力设备故障分析研究原稿。电力设备中数据挖掘分析的应用关联规则关联原则在设备故障诊断中有着重要作用。关联规则挖掘是数据挖掘过程中的从现阶段,从我国电网企业的实际发展情况来看,大数据挖掘分析在电力设备的状态评估领域中应用还处于发展阶段,缺少足够的应用实例的支撑,这也对该项技术的应用与发展造成了定程度的制约,但是人们并没有停止对该项内容的研究与分析,相信在不久的将来,大数据挖掘分析技术会得息的合并提取等关键操作。但是,从实际情况来看,在大数据背景下,目前的大数据挖掘分析并不定可以满足电力设备状态评估思路。同时,电力设备状态监测数据结构也将会变得更多样化,在对电力设备进行检测期间......”。

9、“.....正是因为数据量不断增多,传统方法已合关联性,发现了运行数据外部环境和故障相互之间的规律关系,形成了可以预测故障发生的模型。设备故障的大数据分析对于指导设备安全生产管理具有定的价值。但是对电力公司来讲,设备的故障预测更为重要,这是因为如果能准确地提前预测到故障发生,就可以有针对性的进行设备的保基于大数据的电力设备故障分析研究原稿到快速发展,并且可以发挥出理想的作用。此外,随着电网状设备状态信息的几何式增长,以大数据挖掘分析方法为基础的电力设备静态评估,将会成为未来我国电网行业的主要发展方向。因此,加强在该方面的分析势在必行。参考文献陆玮,吴兵云计算环境下的电力大数据技术应用探讨信定的时间窗口内,即可建立关联关系。断路器类型智能识别,主要采用递归搜索深度优先搜索等算法。断路器的类型是的故障诊断自动化和预测智能化分析的基础。基于大数据的算法分析,发现故障发生前后......”。