变电站用海量数据超精检测计算机电缆故障原因解析

Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v7i2.11691

李忠林1, 陈赟1, 卢镝2, 张松涛3, 张泽琳4, 胡永斌1

1. 江苏长城电缆有限公司
2. 天津大学电气自动化与信息工程学院
3. 扬州大学化学化工学院
4. 泰州春之都智能科技有限公司

Abstract

本文深入探讨了变电站电缆故障的超精检测技术，基于海量数据进行分析与处理。文章首先归纳了变电站电缆的常见故障类型及其成因，包括短路、断路、接地故障及绝缘老化等，并评估了这些故障对电网稳定性、经济效益及安全的风险。随后，详细阐述了海量数据的收集、预处理技术，包括数据来源、清洗、质量控制及特征选择等关键环节。在此基础上，文章重点介绍了机器学习与深度学习算法在电缆故障诊断中的应用，如支持向量机、随机森林、神经网络及混合模型等，并进行了算法性能评估与优化。最后，通过实际案例分析，验证了超精检测技术的有效性与实用性，为变电站电缆故障的精准定位与快速修复提供了有力支持。

Keywords

变电站电缆故障；海量数据分析；超精检测技术；故障诊断算法

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Copyright © 2025 李忠林, 陈赟, 卢镝, 张松涛, 张泽琳, 胡永斌

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