电力电缆大数据分析及应用
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作者王大为主编
出版社中国电力出版社
ISBN9787519884499
出版时间2023-11
装帧平装
开本16开
定价74元
货号15003326
上书时间2024-09-17
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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目录
前言
第一章 电力电缆设备大数据特点和面临的技术挑战
第一节 电力电缆设备大数据基本概念
第二节 电力电缆设备大数据来源及获取方式
第三节 电力电缆设备大数据特点
第四节 电力电缆设备大数据面临的技术挑战
第二章 电力电缆设备大数据关键技术
第一节 数据采集与传输关键技术
第二节 数据存储关键技术
第三节 流式计算关键技术
第四节 数据分析建模技术
第三章 同步多通道电力电缆设备时间序列状态监测数据特征选择方法
第一节 电力电缆设备时间序列状态监测数据
第二节 特征选择算法的基本结构与分类
第三节 基于时间序列的特征选择算法
第四节 基于评价策略的特征选择算法
第五节 基于搜索策略的特征选择算法
第六节 基于不同监督信息的特征选择算法
……
内容摘要
为总结高压电缆及隧道无人化巡检、透明化管控、大数据分析等新型智能化技术装备应用经验，以数字化、智能化装备现场应用成效为抓手，全面指导高压电缆运维、检修、试验、状态监测等工作的开展，国网北京市电力公司电缆分公司全面总结提炼近几年国内外高压电缆专业运检管控成效，形成具有较高技术含量和较强现场指导意义的《高压电缆智能化运检关键技术应用丛书》。
《高压电缆智能化运检关键技术应用丛书》面向高压电缆专业运维、检修、监控、试验、状态监测、数据分析等相关专业人员，通过原理解析和操作流程教学，助力专业人员掌握高压电缆智能化运检理论知识及实操技能，促进电力电缆专业运检关键技术水平全面提升。
本书为《电力电缆大数据分析及应用》分册，共七章，分别为电力电缆设备大数据特点和面临的技术挑战、电力电缆设备大数据关键技术、同步多通道电力电缆设备时间序列状态监测数据特征选择方法、基于无监督学习的电力电缆接地电流模态识别、基于机器学习的电力电缆局部放电模式识别、电力电缆大数据分析技术应用案例、总结与展望。本书可进一步促进国内电力电缆大数据分析水平的快速提升，为专业运检人员开展电力电缆大数据分析应用工作提供翔实的理论基础和操作方法。
精彩内容
电力电缆凭借可靠性高、环境影响小，输送容量大的特点，已逐渐成为城市输配电网电能传输的重要手段。纽约、伦敦、巴黎、北京、上海等国际化大都市核心区域电缆化率已接近100%，电力电缆的安全可靠运行已经成为城市安全可靠供电的重中之重。由于电力电缆长期敷设在地下运行，需要通过各类设备对其运行状态进行监测，随着智能电网建设的不断推进，电力电缆设备的智能化在线监测得到了较大发展并成为趋势，监测数据也变得日益庞大，电力电缆设备在线监测系统越来越面临巨大的技术挑战。
本书的主题是介绍电力电缆设备监测设备大数据分析相关技术，研究以海量多源异构数据为驱动的设备状态分析方法，对电力电缆设备监测大数据的存储方法、数据在分布式平台下的分布策略、波形信号的并行分析和特征提取方法、多源数据的并行关联查询和分析方法、监测数据的并行聚类方法等问题进行了系统深入的研究。
全书各章内容将紧密相关、层层相扣。第D1部分首先介绍了当前电力电缆设备在线监测设备监测数据的基本特点以及所面临的挑战；第2部分介绍了电力电缆监测设备大数据处理和存储技术所面临的挑战及研究现状；第3部分介绍了同步多通道下电力电缆监测数据的特征选择方法；第4部分对电力电缆接地电流的模态识别及状态诊断算法开展了详细分析，并给出了数据处理方式及知识库与系统开发方法；第5部分介绍了电力电缆局部放电数据的图谱构造、特征提取、放电类型识别；第6部分介绍了电力电缆大数据分析应用的典型案例。
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