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电气设备状态监测与预测维护的数据驱动方法

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摘要摘要：本论文探讨了电气设备状态监测与预测维护领域中基于数据驱动方法的应用。通过收集电气设备运行过程中的各类数据，如电流、电压、温度等，结合机器学习和数据分析技术，实现了对电气设备状态的实时监测与分析。论文还介绍了基于历史数据的预测维护方法，通过建立预测模型预测电气设备的潜在故障，从而提前进行维护和修复，降低停机时间和维护成本。研究结果表明，数据驱动方法在电气设备状态监测与预测维护中具有重要应用价值，能够提高设备的稳定性和运行效率。

DOI lj1w0002dv/7515444

作者宋海涛

机构地区中持水务股份有限公司

出处《中国电业与能源》 2023年12期

关键词电气设备状态监测预测维护数据驱动机器学习

分类 [经济管理][产业经济]

出版日期 2023年08月24日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）