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电力设备接触电阻正常状态的智能判别方法

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摘要摘要：随着技术发展，电力系统的变电站红外监测系统中，进行红外测温，获取一次设备开关和断路器的温度数据，判别开关的接触电阻是否出现异常，从而判断设备是否需要检修。来实现生产状态监测。本文通过机器学习方法，在监测数据处理中，自动排除由于环境变化因素导致的数据干扰，从而了解设备真实的工作状态。重点工作在利用机器学习的算法进行分析归类，从而排除外部干扰的影响，提高监测数据可信度。在 python环境下进行了验证，方法有效可行。对排除外部干扰有明显提升。

DOI pj0p7158dy/4756051

作者孙朝霞黄智慧李毅刘建徐永强李芳

机构地区国网湖北省电力有限公司随州供电公司湖北省随州市 441300

出处《中国电业》 2020年08期

关键词红外成像，机器学习，温度拟合

分类 [经济管理][产业经济]

出版日期 2020年08月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）