基于大数据分析的变电站全景全息故障智能判别系统研究和应用.pdf

中的“基于大数据分析的变电站全景全息故障智能判别系统研究和应用”指的是一项利用大数据分析技术，结合智能系统和人工智能，针对变电站故障进行全景全息智能判断的研究成果。该系统旨在提升电力设备故障的识别效率和准确性。 和【部分内容】提到的关键知识点： 1. **WinPcap开发包**：这是网络数据采集的基础，用于捕获网络流量。在Visual C++ 6.0环境下，WinPcap被用来实现网络数据的抓取和协议分析。 2. **异常网络流监控**：系统通过WinPcap捕获网络流量，对数据进行分析，提取核心流量特征，以检测异常网络流。这涉及了对网络通信协议的解析。 3. **支持向量机（SVM）分类算法**：作为实验平台的libsvm工具箱被用于构建网络流量分类模型，对捕获的流量数据进行分类，帮助识别异常网络行为。 4. **全景全息故障智能判别系统**：该系统由数据采集模块、隔离变送器和管理分析单元组成，能多角度分析电力设备故障原因，如电压崩溃、频率崩溃、短路故障等，并进行记录和处理。 5. **数据通信方式**：采用以太网技术连接管理单元和采集单元，确保数据传输的高效性。 6. **存储技术和数据压缩**：通过设置合适的压缩比（如2:1到8:1），优化存储空间，支持故障识别的技术需求。 7. **故障录波器**：它是全景全息故障智能判别系统的核心，负责记录电力设备的运行状态，包括开关量、电气量等信息，并在故障发生时启动记录。 8. **启动方式**：故障录波器有多种启动方式，如开关量变位启动、远方控制启动、模拟量启动和手动就地启动，根据不同的触发条件进行记录。 9. **智能系统与人工智能**：这些技术在故障判别系统中的应用，提升了故障识别的自动化和智能化水平，减少了人为操作的复杂性和错误率。 综合以上，该研究旨在构建一个结合大数据分析和人工智能的智能系统，通过实时监测、分类和分析变电站的网络流量，以及深入理解电力设备的全景全息故障模式，实现高效、准确的故障诊断和预防，保障电力系统的稳定运行。