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基于设备画像的机车标签体系构建方法研究
被引量：
1
1
作者
李鑫
史天运
+2 位作者
常宝
马小宁
刘军
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期189-195,204,共8页
机车是铁路运输生产的重要牵引设备,通过整合利用机车各类数据,构建基于设备画像的机车标签体系,有利于客观、全面地掌握机车质量状态,实现机车的精准画像、差异化运维和精细化管理。本文通过总结机车设备画像的概念和标签技术的相关理...
机车是铁路运输生产的重要牵引设备,通过整合利用机车各类数据,构建基于设备画像的机车标签体系,有利于客观、全面地掌握机车质量状态,实现机车的精准画像、差异化运维和精细化管理。本文通过总结机车设备画像的概念和标签技术的相关理论知识,提出满足机车质量分析、运维优化及安全决策等多个应用场景的机车设备画像3级标签体系技术架构,全面分析所包含的数据采集层、标签库层和标签应用层,详细阐释机车各级标签的内容及其生成、管理、优化和分析流程,形成机车设备画像研究方法。针对聚类这一标签的产生方式,通过改进K-means聚类算法的初始质心选取方法,提高标签获取的精度和稳定性。并在某铁路局开展机车设备画像实地应用研究,形成完整可行的机车标签体系。
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关键词
信息技术
设备画像
标签技术
机车
聚类
大数据
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职称材料
基于离群点检测的变电主设备异常辨识与规律分析
被引量：
30
2
作者
郭丽娟
张玉波
+1 位作者
尹立群
胡军
《南方电网技术》
北大核心
2018年第9期14-21,共8页
为了解决目前对输变电设备运维的海量数据进行高效处理存在的困难,提出了一种新的基于大数据分析和机器学习方法的输变电设备运维数据处理思路,使用离群点检测的算法识别试验数据中的异常点并分析设备缺陷记录数据内在的相关性规律。首...
为了解决目前对输变电设备运维的海量数据进行高效处理存在的困难,提出了一种新的基于大数据分析和机器学习方法的输变电设备运维数据处理思路,使用离群点检测的算法识别试验数据中的异常点并分析设备缺陷记录数据内在的相关性规律。首先使用局部异常因子算法(LOF),对变压器绕组直流电阻试验数据进行处理,成功识别出了数据中的异常点。对于变压器缺陷记录数据,将其划分为多组状态参量,引入异常状态指标,使用状态参量离群算法得到设备异常状态指标的雷达图,从而揭示出设备各种缺陷故障与各状态参量之间内在的相关性规律,为后续设备运维检修等工作提供参考。本方法也适用于其他各类输变电设备的异常数据辨识和分析,现已成功筛查出广西电网10台直流电阻异常的变压器及75台介损试验数据异常的电容式电压互感器(CVT)。该方法对于提高电气设备运维水平具有积极意义和广阔应用前景。
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关键词
离群点检测
局部异常因子算法(LOF)
电气
设备
缺陷
画像
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职称材料
题名
基于设备画像的机车标签体系构建方法研究
被引量：
1
1
作者
李鑫
史天运
常宝
马小宁
刘军
机构
中国铁道科学研究院
中国铁道科学研究院集团有限公司
中国铁道科学研究院集团有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期189-195,204,共8页
基金
中国国家铁路集团有限公司重大课题(K2019Z006)。
文摘
机车是铁路运输生产的重要牵引设备,通过整合利用机车各类数据,构建基于设备画像的机车标签体系,有利于客观、全面地掌握机车质量状态,实现机车的精准画像、差异化运维和精细化管理。本文通过总结机车设备画像的概念和标签技术的相关理论知识,提出满足机车质量分析、运维优化及安全决策等多个应用场景的机车设备画像3级标签体系技术架构,全面分析所包含的数据采集层、标签库层和标签应用层,详细阐释机车各级标签的内容及其生成、管理、优化和分析流程,形成机车设备画像研究方法。针对聚类这一标签的产生方式,通过改进K-means聚类算法的初始质心选取方法,提高标签获取的精度和稳定性。并在某铁路局开展机车设备画像实地应用研究,形成完整可行的机车标签体系。
关键词
信息技术
设备画像
标签技术
机车
聚类
大数据
Keywords
information technology
equipment portrait
label technology
locomotive
clustering algorithm
big data
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于离群点检测的变电主设备异常辨识与规律分析
被引量：
30
2
作者
郭丽娟
张玉波
尹立群
胡军
机构
广西电网公司电力科学研究院
电力系统发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
出处
《南方电网技术》
北大核心
2018年第9期14-21,共8页
文摘
为了解决目前对输变电设备运维的海量数据进行高效处理存在的困难,提出了一种新的基于大数据分析和机器学习方法的输变电设备运维数据处理思路,使用离群点检测的算法识别试验数据中的异常点并分析设备缺陷记录数据内在的相关性规律。首先使用局部异常因子算法(LOF),对变压器绕组直流电阻试验数据进行处理,成功识别出了数据中的异常点。对于变压器缺陷记录数据,将其划分为多组状态参量,引入异常状态指标,使用状态参量离群算法得到设备异常状态指标的雷达图,从而揭示出设备各种缺陷故障与各状态参量之间内在的相关性规律,为后续设备运维检修等工作提供参考。本方法也适用于其他各类输变电设备的异常数据辨识和分析,现已成功筛查出广西电网10台直流电阻异常的变压器及75台介损试验数据异常的电容式电压互感器(CVT)。该方法对于提高电气设备运维水平具有积极意义和广阔应用前景。
关键词
离群点检测
局部异常因子算法(LOF)
电气
设备
缺陷
画像
Keywords
outlier detection
LOF
electrical equipment defect mapping
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于设备画像的机车标签体系构建方法研究
李鑫
史天运
常宝
马小宁
刘军
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于离群点检测的变电主设备异常辨识与规律分析
郭丽娟
张玉波
尹立群
胡军
《南方电网技术》
北大核心
2018
30
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职称材料
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参考文献
引证文献
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