發(fā)布時間：2021-07-04 07:24

　　電力設備作為電力系統(tǒng)的基本要素,其運行狀態(tài)對電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行有直接影響。隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的建設和智能傳感器技術的不斷發(fā)展,電力設備運行狀態(tài)的相關信息呈現(xiàn)出多源、異構的數(shù)據(jù)特征。研究以海量多源異構數(shù)據(jù)為驅動的基于人工智能技術的設備狀態(tài)分析方法,對于全面、及時、準確地掌握電力設備運行狀態(tài)及其發(fā)展趨勢有重要意義。論文首先介紹了基于數(shù)據(jù)驅動的新一代人工智能技術;然后,以當前電力設備狀態(tài)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的海量、多源異構的特性為出發(fā)點,針對圖像、文本、時序這3種數(shù)據(jù)類型綜述了基于人工智能的電力設備狀態(tài)特征提取技術;其次,通過研究當前電力設備狀態(tài)分析的總體需求,總結和討論了數(shù)據(jù)驅動的人工智能技術在電力設備智能巡檢、故障診斷、狀態(tài)預測等典型業(yè)務場景中的應用研究現(xiàn)狀;最后,探討了現(xiàn)階段數(shù)據(jù)驅動的人工智能技術在電力設備狀態(tài)分析中面臨的挑戰(zhàn)性問題,并對相關技術的發(fā)展趨勢進行了展望。 

【文章來源】：高電壓技術. 2020,46(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

基于Stacking的集成學習框架

典型深度置信網(wǎng)絡結構

2）設備數(shù)據(jù)來源廣泛。隨著數(shù)字化電網(wǎng)的不斷發(fā)展，電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、能量管理系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)及氣象信息系統(tǒng)等電力信息化平臺逐步完善并廣泛應用，使得電力設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)的相關信息來源更加廣泛，數(shù)據(jù)模型、格式和接口也更加多樣。3）數(shù)據(jù)類型異構多樣。設備數(shù)據(jù)的異構性主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)結構的多樣化上，除去結構化數(shù)據(jù)外，還包括如文本記錄、音頻數(shù)據(jù)、局部放電圖譜、紅外圖像、巡線圖像、監(jiān)控視頻、頻響和波形曲線等在內的大量半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。這些異構的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)中包含了大量電力設備實時運行信息和檢修維護歷史數(shù)據(jù)，從中可以挖掘電力設備局部過熱、局部放電、機械特性受損等故障狀態(tài)特征。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和多頻超聲波檢測技術的變壓器油界面張力預測[J]. 楊壯,周渠,趙耀洪,伍小冬,唐超,陳偉根.  高電壓技術. 2019(10)
[2]基于計算機聽覺技術的電力設備狀態(tài)監(jiān)測研究綜述[J]. 翟永杰,楊旭,彭雅妮,王新穎.  廣東電力. 2019(09)
[3]電力深度視覺:基本概念、關鍵技術與應用場景[J]. 王波,馬富齊,董旭柱,王朋,馬恒瑞,王紅霞.  廣東電力. 2019(09)
[4]基于深度置信網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)擾動后頻率曲線預測[J]. 仉怡超,聞達,王曉茹,林進鈿.  中國電機工程學報. 2019(17)
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[7]一種用于軸承故障診斷的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方法[J]. 肖雄,王健翔,張勇軍,郭強,宗勝悅.  中國電機工程學報. 2019(15)
[8]基于YOLO V3的輸電線路故障檢測方法[J]. 張迪,樊紹勝.  自動化技術與應用. 2019(07)
[9]深度學習在電網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)及時空數(shù)據(jù)中的應用綜述[J]. 張宇航,邱才明,楊帆,徐舒瑋,石鑫,賀興.  電網(wǎng)技術. 2019(06)
[10]基于深度語義學習的電力變壓器運維文本信息挖掘方法[J]. 蔣逸雯,李黎,李智威,蘇超,王干軍,彭小圣.  中國電機工程學報. 2019(14)

博士論文
[1]基于深度學習的電力設備圖像識別及應用研究[D]. 李軍鋒.廣東工業(yè)大學 2018

碩士論文
[1]基于機器視覺的隔離開關運行狀態(tài)檢測系統(tǒng)研究[D]. 方盛.湖南工業(yè)大學 2018
[2]彈簧操動機構斷路器建模與故障診斷方法研究[D]. 石夢潔.華南理工大學 2017
[3]基于音頻特征的電氣設備故障監(jiān)測算法研究[D]. 杜世斌.山東大學 2014



本文編號：3264323