1、“.....同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库,以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测设备异常问题分析研究和应用引言我国近年来快速进入科学技术现代化发展阶段,我国互联网时代已然来临。基于大数据的电网运行可视化在整个输变电网络中有大量的设备及检测点,通过传感器快速发展而发展,取得了非常不错的成绩,尤其是电力行业。随着智能电网的发展和电网规模的迅速增长,及时准确地掌握电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。近年来,电力信息化日电力设备状态大数据分析的研究和应用原稿和事件的影响使设备状态发生异常变化,这些异常运行状态如不及时发现并采取措施......”。

2、“.....大数据分析可以改变传统固定阈值的检测方法,基于海量的正断提供了全新的解决思路和技术手段。大数据概述大数据作为种新型的数据信息处理技术,能够通过对大量数据信息的选择和分析,进行整理计算等,筛选出其中蕴含的规律,进而选取有价界所关注的大数据,充分利用这些数据需要相应的大数据分析技术作为支撑。设备状态异常的快速检测电力设备在实际运行过程中会受到过负荷过电压突发短路恶劣气象绝缘劣化等不良工况我国互联网时代已然来临。摘要近年来,我国各行业跟随科学技术的快速发展而发展,取得了非常不错的成绩,尤其是电力行业。随着智能电网的发展和电网规模的迅速增长,及时准确地掌形成知识库......”。

3、“.....以及对电力设备资产管理设备运检管理设备技电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。近年来,电力信息化日臻完善,电力设备状态监测生产管理运行调度环境气象等数据逐步实现集成共享,大数据技术为电力设备状态评估和故障诊基于大数据的电网运行可视化在整个输变电网络中有大量的设备及检测点,通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压电流负载状态监测指标等,通过大数量的实时处力设备的状态变化和故障演变规律蕴含在带电检测在线监测巡检试验以及运行工况环境气候电网运行等众多状态信息中,随着智能电网的建设和不断发展......”。

4、“.....电网运率和时间序列分析等方法进行状态信息数据流挖掘实现设备状态异常的快速检测,取得了定的效果,基于高维随机矩阵高维数据统计分析等方法建立多维状态的大数据分析模型,利用高维统值的数据信息。大数据具有数量大范围广数据类型复杂多样内容丰富数据的来源可靠数据处理时效高等优势,近年来在各个行业得到了普及和推广。摘要近年来,我国各行业跟随科学技术的电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。近年来,电力信息化日臻完善,电力设备状态监测生产管理运行调度环境气象等数据逐步实现集成共享,大数据技术为电力设备状态评估和故障诊和事件的影响使设备状态发生异常变化,这些异常运行状态如不及时发现并采取措施......”。

5、“.....大数据分析可以改变传统固定阈值的检测方法,基于海量的正验以及运行工况环境气候电网运行等众多状态信息中,随着智能电网的建设和不断发展,设备检测手段的不断丰富,电网运行和设备检测产生的数据量呈指数级增长,逐渐构成了当今信息学电力设备状态大数据分析的研究和应用原稿行和设备检测产生的数据量呈指数级增长,逐渐构成了当今信息学界所关注的大数据,充分利用这些数据需要相应的大数据分析技术作为支撑。电力设备状态大数据分析的研究和应用原稿和事件的影响使设备状态发生异常变化,这些异常运行状态如不及时发现并采取措施,会导致设备故障并造成巨大的经济损失。大数据分析可以改变传统固定阈值的检测方法......”。

6、“.....要及时和准确地发现设备在运行中产生的潜伏性故障是十分困难的,必须多角度综合分析不同特征参量值及其变化趋势,来提高设备状态评价诊断和预测的准确性。而电设备状态大数据分析应用总体需求分析电力设备的状态变化和突发故障是在高压电场热机械力以及运行工况气象环境等多种因素的作用下发生的,要及时和准确地发现设备在运行中产生的潜计指标综合评估设备状态变化,也展现了良好的应用前景。电力设备状态大数据分析应用总体需求分析电力设备的状态变化和突发故障是在高压电场热机械力以及运行工况气象环境等多种因电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。近年来,电力信息化日臻完善......”。

7、“.....大数据技术为电力设备状态评估和故障诊常状态数据建立数据分析模型,利用纵向时间和横向不同参数不同设备状态数据的相关关系变化判断设备状态是否发生异常,及时地发现潜在故障隐患。目前,些研究采用聚类分析状态转移界所关注的大数据,充分利用这些数据需要相应的大数据分析技术作为支撑。设备状态异常的快速检测电力设备在实际运行过程中会受到过负荷过电压突发短路恶劣气象绝缘劣化等不良工况处理平台进行数据提取加工及整合,再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行,对于设备及检测点数据的异常及时预警,及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析性故障是十分困难的......”。

8、“.....来提高设备状态评价诊断和预测的准确性。而电力设备的状态变化和故障演变规律蕴含在带电检测在线监测巡检试电力设备状态大数据分析的研究和应用原稿和事件的影响使设备状态发生异常变化,这些异常运行状态如不及时发现并采取措施,会导致设备故障并造成巨大的经济损失。大数据分析可以改变传统固定阈值的检测方法,基于海量的正检修处理方法推荐设备检修周期以可能问题预测,以及对电力设备资产管理设备运检管理设备技术管理技改大修管理等的大数据支撑。电力设备状态大数据分析的研究和应用原稿。电力界所关注的大数据,充分利用这些数据需要相应的大数据分析技术作为支撑......”。

9、“.....通过大数量的实时处理平台进行数据提取加工及整合,再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行,对于臻完善,电力设备状态监测生产管理运行调度环境气象等数据逐步实现集成共享,大数据技术为电力设备状态评估和故障诊断提供了全新的解决思路和技术手段。关键词电力设备状态大数值的数据信息。大数据具有数量大范围广数据类型复杂多样内容丰富数据的来源可靠数据处理时效高等优势,近年来在各个行业得到了普及和推广。摘要近年来,我国各行业跟随科学技术的电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。近年来......”。