准确评估关键输变电设备的运行状态,及时制定针对性的运维检修策略,对保证电力系统安全、可靠和经济运行具有重要意义。随着智能电网技术、信息技术和智能运维技术的快速发展,输变电设备的状态数据逐渐呈现出体量大、类型多和增长快等大数据特征。如何实现多源异构数据的高效综合利用、各类数据与设备状态间关联关系的深入挖掘、设备在不同运行工况下的差异化和精细化状态评估等已经成为亟待解决的问题。因此介绍了设备状态数据的来源与特点、数据质量提升以及状态参量的提取方法;分析了输变电设备状态评估和故障诊断领域的研究现状;通过实例展示了大数据分析方法在设备状态评估方面的优势并总结了大数据分析方法的特点;最后简要分析了输变电设备状态评估领域面临的难题。 将高维原始属性空间转变为一个低维子空间，提高该空间的样本密度。主流的降维方法包括：主成分分析、线性判别分析、流形学习，余弦投影变换等[31-32]。本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name输变电设备状态-电动液压滚圆机滚弧机折弯机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机但该处理方法会导致原始数据部分信息丢失，失去原本的物理意义，在状态评估和故障诊断中使用较少。2）特征选择。通过比较数据集中不同类型状态量的重要程度，删除无关属性和冗余属性，实现关键参量提龋常用的特征选择方法包括：灰色关联分析、相关系数法、关联规则挖掘[33]、概率图[34]等。例如变压器的故障类型与状态参量间的关联规则挖掘结果，如图1所示，进而根据关联度得出的不同故障类型对应的关键状态参量，如表2所示。图1变压器的故障与状态参量间的关联关系Fr表2变压器部分故障模式的关键状态参量备类型关键状态参量过热类故障氢气、铁芯接地电流、乙烯、甲烷、乙烷等放电故障氢气、甲烷、乙炔、乙烷、一氧化碳、二氧化碳、微水含量、吸收比、铁芯接地电流等绕组故障甲烷、氢气、铁芯接地电流、绕组变形测试等3）辅助特征构造。根据原始数据的变化规律,通过构造新的辅助状态量，提升状态评估和故障诊断效果的方法。该方法已成功应用于变压器故障诊断[35]、变压器和GIS局部放电模式识别[36-37]、火电厂设备的状态监测[38]、风电机组状态异常辨识[39]等领域。3故障诊断方法故障诊断是根据状态信息，对设备所处的状态进行判断，确定设备是否存在故障、故障的位置和严重程度，为运行维护策略的制定提供决策依据。故障诊断方法一输变电设备状态-电动液压滚圆机滚弧机折弯机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name