重载铁路变电主设备关键状态参数趋势预测技术研究 |
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引用本文: | 戴晋,刘寅秋,何占元,刘洋,王烨堃,李强.重载铁路变电主设备关键状态参数趋势预测技术研究[J].铁道运输与经济,2023(11):97-105. |
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作者姓名: | 戴晋 刘寅秋 何占元 刘洋 王烨堃 李强 |
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作者单位: | 1. 中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所;2. 国能朔黄铁路发展有限责任公司科技部;3. 国能朔黄铁路发展有限责任公司肃宁分公司;4. 国能运输技术研究院有限责任公司 |
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摘 要: | 变电主设备在铁路系统中起着至关重要的作用,准确预测其状态参数的趋势对于设备的维护和运行至关重要。从状态参数选取、解释分析、采集和预处理等方面,阐述重载铁路变电主设备关键状态参数分析方法。在此基础上,分析重载铁路变电所场景下的设备状态分类评估、设备状态趋势预测、设备缺陷处置和设备检修时点评估等4类算法场景,提出一种基于机器学习和数据挖掘的趋势预测算法,并根据数据的特点,完善特征提取方法,提高模型的准确性和泛化能力。针对设备状态趋势预测场景,通过实证分析对提出的预测算法进行验证和评估。通过预测关键状态参数的趋势,可以及时采取维护和保养措施,从而降低设备故障率,提高变电所的运行效率和可靠性。
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关 键 词: | 重载铁路 变电主设备 状态参数 机器学习 趋势分析 |
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