基于大数据的电力二次设备故障诊断研究

针对智能电网下电力设备在线监测系统产生的大数据,提出基于大数据的电力设备故障诊断技术方案。该技术方案通过使用小波包分析技术、Renyi熵理论和Teager能量算子,从大量的监测数据中提取和分析故障特征向量,并采用神经网络算法识别电力设备的正常操作、异常操作、预警和警告状态。试验表明,利用大数据训练所形成的神经网络能实现电力设备运行状态的评估与决策。