公开(公告)号：CN119917989A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510422555.3

申请日：2025-04-07

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 孟庆凯 ,  李康宁 ,  付天任 ,  黄龙 ,  陈俊 ,  陈晓清 ,  朱劲磊 ,  蔡思捷 ,  陈少强 ,  钟昀昊

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/23 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的变电设备故障预测方法，该方法包括：获取变电设备在多个周期中的电流数据、负载数据和溶解气体浓度；确定当前周期的异常程度；基于负载数据与溶解气体浓度之间的关联关系对负载数据和溶解气体浓度进行聚类，得到多个聚类簇；根据各聚类簇中的负载数据与溶解气体浓度对各周期的异常程度进行修正，得到各周期修正后的最终异常程度，选取最终异常程度大于第一阈值的周期为异常波动周期；确定异常波动周期出现故障的可能性；根据异常波动周期出现故障的可能性预测变电设备是否存在潜在故障。如此，本发明提高了变电设备故障预测精确度和可靠性。