2019基于大数据分析的电力设备局放智能诊断技术

《2019基于大数据分析的电力设备局放智能诊断技术》是一篇关于电力设备局部放电智能诊断技术的研究性文章，全文共22页。该文主要探讨了如何利用大数据分析技术提升电力设备局部放电检测与诊断的准确性与效率。随着电力系统规模的不断扩大和智能化水平的不断提高，传统的局部放电检测方法已难以满足现代电网对设备运行安全性和稳定性的要求。

文章首先介绍了局部放电的基本概念及其在电力设备运行中的重要性。局部放电是电力设备绝缘性能劣化的早期表现，其检测对于预防设备故障、保障电网安全具有重要意义。随后，文章详细阐述了大数据分析技术在局部放电诊断中的应用原理，包括数据采集、特征提取、模式识别以及机器学习算法的应用。

该研究通过构建大数据分析平台，整合多种传感器数据和历史运行数据，实现对局部放电信号的实时监测与智能分析。文章还提出了一种基于深度学习的局部放电分类模型，能够有效区分不同类型的放电现象，并提高诊断的准确率。此外，文中还讨论了大数据分析在电力设备状态评估、故障预警及维护策略优化等方面的应用前景。

通过对实际案例的分析与实验验证，文章证明了基于大数据分析的局部放电智能诊断技术在提升电力设备运行可靠性方面的显著优势。该研究为今后电力系统智能化发展提供了理论支持和技术参考，具有重要的现实意义和应用价值。