基于自组织特征映射的变电站巡视周期分类研究
TM732; 针对差异化制定变电站巡视周期问题,首先分析了变电站巡视周期的影响因素,包括变电站电压等级、重要程度、历史故障/缺陷发生频次、设备运行情况、变电站运行环境和设备负载情况六个方面.提出了基于自组织特征映射的变电站巡视周期分类方法,利用机器学习实现变电站巡视周期的科学合理分类,为供电公司提高变电站巡视效率提供技术支撑....
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| Veröffentlicht in: | 科技创新与应用 2020 (14), p.64-68 |
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| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | TM732; 针对差异化制定变电站巡视周期问题,首先分析了变电站巡视周期的影响因素,包括变电站电压等级、重要程度、历史故障/缺陷发生频次、设备运行情况、变电站运行环境和设备负载情况六个方面.提出了基于自组织特征映射的变电站巡视周期分类方法,利用机器学习实现变电站巡视周期的科学合理分类,为供电公司提高变电站巡视效率提供技术支撑. |
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| ISSN: | 2095-2945 |