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题名重载铁路变电主设备关键状态参数趋势预测技术研究
被引量：3
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作者
戴晋
刘寅秋
何占元
刘洋
王烨堃
李强
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所
国能朔黄铁路发展有限责任公司科技部
国能朔黄铁路发展有限责任公司肃宁分公司
国能运输技术研究院有限责任公司
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出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2023年第11期97-105,共9页
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基金
国家能源集团科技创新项目(GJNY-20-231)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ337)。
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文摘
变电主设备在铁路系统中起着至关重要的作用,准确预测其状态参数的趋势对于设备的维护和运行至关重要。从状态参数选取、解释分析、采集和预处理等方面,阐述重载铁路变电主设备关键状态参数分析方法。在此基础上,分析重载铁路变电所场景下的设备状态分类评估、设备状态趋势预测、设备缺陷处置和设备检修时点评估等4类算法场景,提出一种基于机器学习和数据挖掘的趋势预测算法,并根据数据的特点,完善特征提取方法,提高模型的准确性和泛化能力。针对设备状态趋势预测场景,通过实证分析对提出的预测算法进行验证和评估。通过预测关键状态参数的趋势,可以及时采取维护和保养措施,从而降低设备故障率,提高变电所的运行效率和可靠性。
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关键词
重载铁路
变电主设备
状态参数
机器学习
趋势分析
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Keywords
Heavy-Haul Railway
Main Substation Equipment
Status Parameters
Machine Learning
Trend Analysis
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分类号
U239.4
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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