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提出在线监测数据置信度分析模型,利用离线数据实现基于支持向量机的在线监测数据校核模型,并在系统中应用。
3)提出广义的电力设备站端状态监测子站的概念,扩展站端子站功能。
在站端进行设备结构编码和建模,能够同资产管理系统中的监测装置台帐联动,实现监测装置台帐的免维护,台帐准确率稳定100%。
具备集成输变电数据、图像和视频信息上送,集成移动式监测终端数据,实时调用主站高级应用服务,就地分析站内设备状态,接收主站运维调控命令等功能。
利用PtP-wifi跳转和光纤结合的传输方式实现线路高清视频信息的远距离传输,速度较传统3G传输快4倍以上。
4)基于关联规则与分布式并行计算方法,提出了一种兼具数据筛选与数据挖掘的信息获取方法,能有效剔除冗余数据、提升数据质量与处理效率,并依此开发了面向算法实现的专用数据挖掘工具,包括分类、预测、聚类、关联、相关性等分析算法。
3.与当前国内外同类研究、同类技术的综合比较。
对比同类研究,该成果首次对每台设备实现生产计划自上而下的客观管控,提出并构建了设备运维调度体系,实现实时对设备状态及风险的有效评估和管控,自动生成可响应设备属性、状态和风险等多维度差异的运维策略和生产计划,创建了一种电力设备运维新型模式。
该成果成功解决了同类研究在体系构建和信息化应用水平不平衡带来的应用瓶颈;自主研发实用化的数据综合分析模型,在运维计划智能编排、计及电网和设备风险的多目标计划优化技术、设备状态迁移评估分析和多参量融合诊断预测技术等方面自主创新,形成多层次设备管理智能化业务链。
虽然国内外都积极开展了状态评估技术研究,然而目前的评估方法多集中在定性评估,没有更细致地进行相对优劣的划分。本项目的基准态分析技术在状态量选取、评估模型等方面有了跨越式提升,技术对比如下表:
表1本项目状态评价技术及国内外同类技术对比

在设备的故障预测方面,国内外相关研究中,输变电设备的故障预测既缺乏明确因果关系又需要大量经验支撑,很难建立故障原因和征兆之间可靠的数学模型,并且主要集中在判断其有无故障,或出现故障后定位和分析原因。而本项目的故障预测技术在案例库构建、诊断预测模型及准确性等方面有了跨越式提升,技术对比如下表:
表2本项目智能故障预测技术及国内外同类技术对比

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