关于变电站电气设备运行状态自动化预测方法的研究

© 2026 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )

Download PDF

Cite

XML

HTML

Abstract

变电站电气设备的运行状态直接关系电网安全。传统人工巡检效率低且易漏检。研究提出一种基于数据驱动的自动化预测方法，通过采集设备历史运行数据，建立特征参数体系，应用机器学习算法构建预测模型。实验结果表明，该方法可有效识别设备状态变化趋势，预测准确率达到较高水平，为变电站设备维护提供决策支持。方法响应快，准确率高且稳定，便于现场部署。

Keywords

变电站

电气设备

运行状态

References

[1] 晏云明. 变电站电气设备运行状态自动化预测方法[J]. 模型世界,2024(22):81-83.
[2] 王军华, 李富强, 胡晓华, 等. 变电站电气设备运行状态自动化预测方法[J]. 自动化与仪表,2023,38(11):17-20,93.
[3] 陈钢. 变电站电气设备的状态检修和状态监测技术现状及其发展趋势[J]. 贵州电力技术,2005,8(1):15-17.
[4] 张杰. 变电站电气设备状态检修优化对策研究[J]. 电脑采购,2024(52):78-80.
[5] 侯东方, 徐天, 王俊. 220kV 及以下变电站设备状态的监测与预测应用[J]. 大众用电,2023,38(9):40-41.

Previous article in this issue

Next article in this issue