大数据驱动的电网故障诊断：神经网络与特征提取

本文主要探讨了大数据在电网系统故障诊断分析中的关键应用。随着电力工业的快速发展，传统的故障诊断方法，如定期人工检查和预防性检测，已无法满足智能电网时代的需求。大数据时代的到来，使得电网数据量激增，实时性和处理能力成为挑战。针对电网数据的特性，如即时传输、更新频繁且数据量庞大，文章提出了一个创新的故障诊断策略。 作者田启东和黄双基于在线监测系统收集的大规模电力设备运行数据，结合瑞丽熵、小波包分解技术和Teager能量算子进行数据预处理和特征提取。瑞丽熵用于测量数据的复杂性和不确定性，小波包分解则有助于分解信号，揭示不同频率成分，而Teager能量算子则能够有效地捕捉信号的瞬时变化，这些都是识别电力设备故障的重要工具。通过这些技术，他们成功地从海量数据中提取出故障的特征向量。 接着，作者利用神经网络算法对电力设备的不同运行状态进行精确识别。神经网络作为一种强大的模式识别和学习模型，能够自动从特征向量中学习和推断设备的健康状况，提高了电力设备的监控效率和故障诊断的准确性。实验结果显示，大数据支持的神经网络算法在实际应用中表现出色，显著提升了电网系统的运行稳定性和故障诊断精度。 这篇文章的核心贡献在于提出了一种结合大数据和现代数据分析技术的电网系统故障诊断方法，它不仅适应了智能电网的发展需求，而且提高了故障检测的实时性和准确性，对于保障电力系统的安全运行具有重要意义。该研究成果对于电力行业的智能化升级和技术革新具有重要的指导价值。