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文檔簡介
1、當今社會,人們對于電力能源的需求越來越大,做好保證電力資源安全運行的工作尤為重要。輸電線路是傳輸電力能源的主要途徑,當輸電線路因為部件故障而使電力資源不能正常的傳輸時,必然會造成巨大的經(jīng)濟損失。因此輸電線路安全可靠的運行是保證電力資源穩(wěn)定傳輸?shù)年P鍵所在,對輸電線路及各個部件的故障檢測及診斷工作就顯得極為重要。
本文所做的研究工作主要是針對無人機巡檢輸電線路時,對各個部件巡檢采集數(shù)據(jù)進行故障類型的分類、診斷以及對潛在故障的預測。
2、首先,利用故障模式影響分析技術對輸電線路系統(tǒng)進行定義,并對輸電線路各個部件的故障模式、運行狀態(tài)和巡檢方式進行了詳細介紹,為后面進行輸電線路的故障診斷和預測提供了理論基礎;其次,研究了小樣本數(shù)據(jù)下的輸電線路故障分類診斷方法,采用三種不同的算法對分類器的模型參數(shù)進行優(yōu)化選擇,并通過改進粒子群算法,解決了分類器參數(shù)的尋優(yōu)問題,然后通過仿真實驗驗證了改進粒子群算法的優(yōu)越性;再次,提出了基于數(shù)據(jù)擴展的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡預測方法,通過動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡與隱
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