电力系统故障诊断技术的现状研究

电力系统故障诊断技术的现状研究
摘    要

本文对电力系统故障诊断技术进行了研究，并将其分为基于数学模型、统计方法及人工智能三类。然后分析了其在应用中存在的问题，包括设备数据处理方法的不一致性、数据采集方式上的局限性及故障数据分布不均匀等。最后，针对这些问题提出了多源数据融合、数据智能优选及故障诊断算法优化三种优化方法，以提高电力系统故障诊断的准确性与可靠性。本文的研究为电力系统的稳定运行提供了有力保障，并为电力系统故障诊断技术的发展方向提供了指引。



关键词：电力系统故障诊断、多源数据融合、数据智能优选


Abstract 
In this paper, the fault diagnosis technology of power system is studied, and it is divided into three types based on mathematical model, statistical method and artificial intelligence. Then, the problems existing in its application are analyzed, including the inconsistency of equipment data processing methods, the limitations of data acquisition methods and the uneven distribution of fault data. Finally, three optimization methods, multi-source data fusion, data intelligent optimization and fault diagnosis algorithm optimization, are proposed to improve the accuracy and reliability of power system fault diagnosis. The research of this paper provides a strong guarantee for the stable operation of power system, and provides guidance for the development direction of power system fault diagnosis technology.

Keyword:Power system fault diagnosis, multi-source data fusion, data intelligent optimization



目    录
1引言 1
2电力系统故障诊断技术的分类 1
2.1 基于数学模型的诊断技术 1
2.2 基于统计方法的诊断技术 2
2.3 基于人工智能的诊断技术 2
3电力系统故障诊断技术在应用中的问题 2
3.1设备数据处理方法的不一致性 2
3.2数据采集方式上的局限性 3
3.3故障数据分布的不均匀性 3
4电力系统故障诊断技术的优化方法 4
4.1 多源数据融合与处理 4
4.2 数据智能优选 4
4.3 故障诊断算法优化 5
5结论 6
参考文献 7
致谢 8