多维时间序列关联分析方法在电力设备故障预测中的应用

被引：27

作者：

习伟 ^{[1
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李鹏 ^{[1
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郭晓斌 ^{[1
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许爱东 ^{[1
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蒋愈勇 ^{[1
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张利强 ^{[2
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吴玉生 ^{[2
]}

机构：

[1] 南方电网科学研究院

[2] 北京四方继保自动化股份有限公司

来源：

电网与清洁能源 | 2014年 / 30卷 / 12期

关键词：

时间序列; 关联分析; 数据挖掘; 故障预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM507 [维护、检修];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

摘要：

提出基于多维时间序列关联分析的电力设备故障预测方法:将电力设备拓扑网络设备节点的历史时间序列数据进行规范化,运用时间序列分解算法将时间序列进行分解;用一种时间序列模式表示方法,提取关键设备发生故障之前网络拓扑中设备节点的特征事件;并采用关联分析的方法挖掘设备指标运行趋势与设备工况之间存在的隐含关系,达到对故障或冲击进行有效预测的目的。实验证明,该方法能充分利用时间序列数据,发挥数据挖掘对于不确定性关系的分析和表达的优势,能够准确、有效地进行复杂电力设备故障预测。

引用

页码：60 / 65

页数：6

共 7 条

[1]

故障预测与健康管理技术综述 [J].