【基于BP神经网络的PMS电流互感器设备状况评价系统】
本文主要探讨了如何利用BP神经网络技术来建立一个电流互感器设备状况评价系统，以提高电力系统的安全性和可靠性。电流互感器作为变电站的核心设备，其运行状态直接影响着变电站的稳定运行。在实际操作中，电流互感器可能会出现各种问题，如发热、漏油和低油位等。
文章通过分析PMS（电力设备管理信息系统）中的大量电流互感器数据，采用单因素图表法研究了设备型号、设备制造商和设备投运时间等因素与电流互感器故障之间的关联性。这种分析方法有助于揭示设备运行状况的分布规律，并为故障预测提供依据。
接着，研究者构建了一个BP神经网络模型，该模型综合考虑了设备型号、制造商和运行时间等多个因素，对电流互感器的运行状况进行概率预测。通过这个模型，可以预测出哪些设备更可能出现故障，从而提前安排检修，减少非计划停机，提高供电的可靠性。
文章进一步阐述了如何运用该模型对每个变电站的电流互感器进行预测，对高风险的变电站进行预警。借助地图无忧软件，BP模型的计算结果得以可视化展示，便于运维人员直观了解电流互感器的运行状态，及时采取措施防止故障发生。
此外，文章还分别对按电压等级、生产厂家和设备类型分类的电流互感器进行了统计分析。例如，发现10kV电压等级的电流互感器数量最多，但故障多发生在110kV和220kV电压等级，其中110kV电压等级的故障占比最高。这些统计结果对于优化设备维护策略具有重要指导价值。
总结来说，基于BP神经网络的PMS电流互感器设备状况评价系统是利用深度学习技术对电力大数据进行挖掘和分析的应用实例，它能有效地提升电力系统的预防性维护能力，减少故障发生的可能性，确保电力供应的稳定。这样的系统对于电力行业的精细化管理和决策支持具有重要意义。
