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大数据在低压380V设备故障预测中的应用与模型构建
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
理论基础与相关技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1大数据分析相关理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2低压380V电气设备概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3设备常见故障模式分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.4数据驱动的故障预测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
低压380V设备运行数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.2传感器部署与数据采集策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.3大规模数据存储与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.4数据清洗与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
基于大数据的故障特征分析与挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.1设备运行状态数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.2故障相关特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.3数据可视化与关联分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.4知识发现与模式识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
低压380V设备故障预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
5.1机器学习算法选择与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
5.2基于深度学习的模型探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
5.3模型训练与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
5.4预测模型评估指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
6.1实验环境与数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
6.2模型性能对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
6.3预测结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
6.4经济效益与社会价值分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
7.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
7.2不足之处与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
7.3未来发展趋势展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
1.内容简述
当前，电力系统稳定性与可靠性日益受到社会各界的广泛关注，而低压380V设备作为电力电网末端的关键组成部分，其运行状态直接影响着工业生产的连续性及商业、居民用电质量。然而此类设备因其运行环境复杂、负载特性多变等因素，时常遭遇故障困扰，不仅造成经济损失，还可能引发安全隐患。在此背景下，运用前沿的大数据技术对低压380V设备进行故障预测与健康管理，已成为提升供电可靠性、实现预测性维护的重要研究方向。本文旨在深入探讨大数据技术在低压380V设备故障预测领域的实
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