电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2012年
5期
147-151
,共5页
许力%竺鹏东%顾宏杰%许文才
許力%竺鵬東%顧宏傑%許文纔
허력%축붕동%고굉걸%허문재
电力设备%主成分分析%K-means%尺度%载流故障%早期预警%故障检测%监测%故障定位
電力設備%主成分分析%K-means%呎度%載流故障%早期預警%故障檢測%鑑測%故障定位
전력설비%주성분분석%K-means%척도%재류고장%조기예경%고장검측%감측%고장정위
针对载流故障的时域多样性,提出基于变尺度主成分分析(PCA)的载流故障早期预警方法.首先构造即时温度序列和多种时间尺度的平均温度序列,然后对各温度序列分别进行主成分分析以提取故障的早期特征,并采用K-means算法对异常温度点进行聚类分析以实现故障定位.实验结果表明,该方法能有效地进行载流故障诊断,并使故障的预警时间比常规的温度阈值法显著提前.
針對載流故障的時域多樣性,提齣基于變呎度主成分分析(PCA)的載流故障早期預警方法.首先構造即時溫度序列和多種時間呎度的平均溫度序列,然後對各溫度序列分彆進行主成分分析以提取故障的早期特徵,併採用K-means算法對異常溫度點進行聚類分析以實現故障定位.實驗結果錶明,該方法能有效地進行載流故障診斷,併使故障的預警時間比常規的溫度閾值法顯著提前.
침대재류고장적시역다양성,제출기우변척도주성분분석(PCA)적재류고장조기예경방법.수선구조즉시온도서렬화다충시간척도적평균온도서렬,연후대각온도서렬분별진행주성분분석이제취고장적조기특정,병채용K-means산법대이상온도점진행취류분석이실현고장정위.실험결과표명,해방법능유효지진행재류고장진단,병사고장적예경시간비상규적온도역치법현저제전.
