配电网大数据驱动的高效不对称短路故障信息提取系统设计

本文主要探讨了"基于配电网大数据的不对称短路故障信息提取系统设计"这一主题。传统的不对称短路故障信息提取系统在效率和准确性方面存在显著不足，针对这一问题，研究者提出了创新性的解决方案。该系统设计分为硬件和软件两个关键部分。 在硬件设计上，系统通过模块化操作，首先进行数据信息的收集。采用了LF18-LabJack U12数据信息采集器，它作为信息收集模块，能够精确筛选和收集故障信息，显著提高了数据采集的可靠性。接着，为了增强数据传输的稳定性和范围，选择了系统远距离传输器来扩展传输通道，确保故障信息能够快速有效地传输。 在信息提取模块，研究者选用了i620-G30数据分析器，其强大的数据处理能力有助于对传输的数据进行深度分析，从而强化了系统的故障信息提取性能。这种硬件配置确保了系统在处理大量配电网大数据时的高效性和准确性。 在软件设计层面，研究人员不断优化提取算法，持续提升系统处理能力和整体性能。他们通过算法改进，旨在解决传统系统在处理复杂故障信息时的瓶颈，使得系统在面对不对称短路故障时能更迅速、准确地完成信息提取任务。 实验结果显示，基于配电网大数据的不对称短路故障信息提取系统在实际应用中表现出优异的性能，能在短时间内高效完成故障信息的提取，这在电力系统的实时监控和故障预警中具有重要意义。 关键词：配电网、大数据、不对称短路、短路故障、故障信息和信息提取系统，这些核心概念贯穿全文，强调了研究的技术背景和目标。本文的研究成果不仅提升了电力系统的故障诊断能力，也推动了配电网智能化技术的发展，对于电力行业的安全运行和技术进步具有重要的理论和实践价值。