基于聚类分析的电厂设备监测参数异常搜索方法研究

针对电厂设备异常参数识别精度不高、搜索定位不准确、响应速度慢等问题,对电厂设备异常参数搜索方法展开研究。基于聚类分析算法提出了一种电厂设备监测参数异常搜索方法,对其相关性进行了分析,确定全局指标排除异常相关值,并在某电厂中压网络电厂水电站电池储能系统和20 kV线路进行现场试验与调试。试验结果表明:聚类分析算法可准确提取异常参数信息,对异常值进行快速搜索,可有效提高电力系统数据传输可靠性。当系数为0.756时,数据集中度较差,异常数据分布距离标准线的偏差较远,短期闪烁指标越小,数据越集中,验证了设计的合理性。