1、“.....使变电设备的维护周期更合理高效,定位缺陷更精确,避免了由于误判对用户带来不必要的麻烦,同时对资源能够进步的优化配置。变电站巡检在变电行业中,为确保设备能够稳定运行,变电站巡检是必不可少的工作。根据国家电的故障情况进行预测与诊断,以避雷器的带电检测为例。根据避雷器的预防性实验规程,雷雨季前需要对避雷器运行电压下的全电流阻性电流功率损耗进行测量,如果测量结果与初始结果有明显波动时需要加强检测。全电流与阻性电流的来的是需要对设备进行定期检修。而通过引入数据挖掘技术,能够强化对缺陷数据的分析,使运维人员能够提前对设备的缺陷进行预测,避免由于设备故障带来的停电事故以及不必要的经济损失,对变电设备的故障预测与诊断有重大帮助数据挖掘在变电站设备运维中的应用分析原稿数据挖掘能够对大量数据进行分析处理,对变电设备运维中的闲置数据进行充分利用......”。

2、“.....缺陷预测及管理设备及缺陷管理系统设备缺陷的分类设备缺陷的严重程度不同,分类标带电检测为例。数据挖掘在变电站设备运维中的应用分析原稿。上述方法基于停电计划的实际安排,通过对比阈值判断风险等级,评价停电计划的合理性,对编制停电计划和制定电网风险管控措施具有重要意义。总结通过对数据挖掘站的设备运行参数以及缺陷管理等方面的数据,但只有少量数据被用作参考,海量的数据由于无法进行准确分析而被闲置。而数据挖掘通过算法能够在海量的数据中获得隐藏的信息,能够实现预测相关性分组以及聚类等功能。因此通过利过引入数据挖掘技术,能够强化对缺陷数据的分析,使运维人员能够提前对设备的缺陷进行预测,避免由于设备故障带来的停电事故以及不必要的经济损失,对变电设备的故障预测与诊断有重大帮助......”。

3、“.....如果阻性电流增加倍,必须停电进行检查。这项规定在具体实施上还有些不足没有明确的初始值异常判断标准如果避雷器初始值较小,纵比增量容易超标引起误判。通过利用数据挖掘技术,能够将缺陷的判断标准数进行对比归类总结,分析设备工况的关联性与规律,搭建合适的多元回归模型,或者利用机器学习算法进行相关诊断,形成能够预测故障的模型。此外,将数据融合关联能够更为准确的对变电设备的故障情况进行预测与诊断,以避雷器变电站巡检在变电行业中,为确保设备能够稳定运行,变电站巡检是必不可少的工作。根据国家电力行业标准,在进行电力设备巡检时会产生与巡检状态和巡检时频等大量相关数据,这些数据的采集存储效果直接影响着工作人员的巡检质用,变电站的日常管理相较以前方便许多。当系统在变电站中运行时,会产生大量有关变电站的设备运行参数以及缺陷管理等方面的数据,但只有少量数据被用作参考......”。

4、“.....而数据挖掘通过算法能够暂时运行,但需要尽可能早的进行停电检修。摘要随着科技的不断发展,越来越多的新技术被引入到变电站的日常管理当中。目前我国正在将计算机信息管理系统在变电站中进行普及,而使用新技术后的变电站在对设备进行运维时能够在变电站巡检缺陷预测与管理电网承载力分析的应用进行分析,指出数据挖掘在变电站设备运维中的优势,从而推动行业不断引进新技术,不断进行技术创新,实现行业的更好发展。以前对故障进行分析与学习都是采用事后的模式,由此数进行对比归类总结,分析设备工况的关联性与规律,搭建合适的多元回归模型,或者利用机器学习算法进行相关诊断,形成能够预测故障的模型。此外,将数据融合关联能够更为准确的对变电设备的故障情况进行预测与诊断,以避雷器数据挖掘能够对大量数据进行分析处理,对变电设备运维中的闲置数据进行充分利用......”。

5、“.....缺陷预测及管理设备及缺陷管理系统设备缺陷的分类设备缺陷的严重程度不同,分类标会的用电量逐年增加,而作为输电环节中最重要的变电站,其设备的稳定性直接影响着社会的正常运行。随着计算机信息管理系统在变电站中广泛应用,变电站的日常管理相较以前方便许多。当系统在变电站中运行时,会产生大量有关变数据挖掘在变电站设备运维中的应用分析原稿在海量的数据中获得隐藏的信息,能够实现预测相关性分组以及聚类等功能。因此通过利用数据挖掘能够对大量数据进行分析处理,对变电设备运维中的闲置数据进行充分利用,本文针对利用数据分析指导变电站个方面的工作进行重点分数据挖掘能够对大量数据进行分析处理,对变电设备运维中的闲置数据进行充分利用,本文针对利用数据分析指导变电站个方面的工作进行重点分析......”。

6、“.....分类标工厂逐年增加,同时人们生活水平不断改善,家用电器的种类和数量也越来越多,导致全社会的用电量逐年增加,而作为输电环节中最重要的变电站,其设备的稳定性直接影响着社会的正常运行。随着计算机信息管理系统在变电站中广泛术被引入到变电站的日常管理当中。目前我国正在将计算机信息管理系统在变电站中进行普及,而使用新技术后的变电站在对设备进行运维时能够更加高效准确,本文通过对数据挖掘在变电站设备运维中的应用进行分析,指出数据挖掘在加高效准确,本文通过对数据挖掘在变电站设备运维中的应用进行分析,指出数据挖掘在具体应用过程中的特点,对数据挖掘在变电站设备运维中的应用推广具有重要意义。关键词数据挖掘变电站设备运维引言随着经济的发展,大型数进行对比归类总结,分析设备工况的关联性与规律,搭建合适的多元回归模型......”。

7、“.....此外,将数据融合关联能够更为准确的对变电设备的故障情况进行预测与诊断,以避雷器准也不同,主要分为种般缺陷线路和设备运行状况不满足标准要求,但短期内不会影响设备工作,常在设备停电检修时进行处理。重大缺陷线路与设备具有明显的变形损坏现象,短期内对设备运行可能会带来较大影响,并威胁人身安全。站的设备运行参数以及缺陷管理等方面的数据,但只有少量数据被用作参考,海量的数据由于无法进行准确分析而被闲置。而数据挖掘通过算法能够在海量的数据中获得隐藏的信息,能够实现预测相关性分组以及聚类等功能。因此通过利质量。数据挖掘在变电站设备运维中的应用分析原稿。根据避雷器的预防性实验规程,雷雨季前需要对避雷器运行电压下的全电流阻性电流功率损耗进行测量,如果测量结果与初始结果有明显波动时需要加强检测。全电流与阻性电流体应用过程中的特点......”。

8、“.....关键词数据挖掘变电站设备运维引言随着经济的发展,大型工厂逐年增加,同时人们生活水平不断改善,家用电器的种类和数量也越来越多,导致全社数据挖掘在变电站设备运维中的应用分析原稿数据挖掘能够对大量数据进行分析处理,对变电设备运维中的闲置数据进行充分利用,本文针对利用数据分析指导变电站个方面的工作进行重点分析。缺陷预测及管理设备及缺陷管理系统设备缺陷的分类设备缺陷的严重程度不同,分类标力行业标准,在进行电力设备巡检时会产生与巡检状态和巡检时频等大量相关数据,这些数据的采集存储效果直接影响着工作人员的巡检质量。数据挖掘在变电站设备运维中的应用分析原稿。摘要随着科技的不断发展,越来越多的新站的设备运行参数以及缺陷管理等方面的数据,但只有少量数据被用作参考,海量的数据由于无法进行准确分析而被闲置......”。

9、“.....能够实现预测相关性分组以及聚类等功能。因此通过利比分别不能超过和,如果阻性电流增加倍,必须停电进行检查。这项规定在具体实施上还有些不足没有明确的初始值异常判断标准如果避雷器初始值较小,纵比增量容易超标引起误判。通过利用数据挖掘技术,能够将缺陷的判断标准进通过将以前故障发生前后的各项数据参数进行对比归类总结,分析设备工况的关联性与规律,搭建合适的多元回归模型,或者利用机器学习算法进行相关诊断,形成能够预测故障的模型。此外,将数据融合关联能够更为准确的对变电设备在变电站巡检缺陷预测与管理电网承载力分析的应用进行分析,指出数据挖掘在变电站设备运维中的优势,从而推动行业不断引进新技术,不断进行技术创新,实现行业的更好发展。以前对故障进行分析与学习都是采用事后的模式,由此数进行对比归类总结,分析设备工况的关联性与规律......”。