简介:摘要在现代汽车使用中经常会出现故障问题,为了更好地解决故障问题,应科学开展故障诊断工作,应用数据流的分析方式进行故障分析与探索,保证诊断的准确性与可靠性,并提出合理的汽车故障维修建议,为其后续发展夯实基础。
简介:摘要:随着大数据趋势的流行,数据驱动模型在配电网中变得越来越重要,为了预防故障因素对配电网可靠性的冲击,本文根据杭州电网在五年间收集到的故障信息,提出了一种基于数据驱动模型的配电网天气相关故障预测和诊断方法。通过将历史故障数据和历史气象观测数据进行关联性比对,得到气象变量和故障信息的训练数据集,通过线性判别分析法对该数据集进行分类训练,生成了故障预测模型。最后通过将气象数据的测试集代入预测模型,进行故障概率预测。本文实验验证了该方法的有效性。