刘艳英

摘要：本文在结合目前智能电网技术取得成就的基础上探讨利用先进的大数据分析处理技术充分挖掘与设备状态相关联的多种有效信息，从大量数据中探知设备状态及影响参量变化的关联关系和发展规律，为设备状态的精细化状态评估和故障诊断提供全新的解决思路和技术手段。

关键词：水电厂；大数据；智能化；状态检修

中图分类号：TV741 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0220-02

水电厂设备状态评价是对水电厂设备的运行状态及其他信息进行记录、分类和评价，电力运维检修部门根据水电厂设备的运行状况，制定设备的运行方式、检修策略等。目前国内外常用的设备状态评价方法主要基于单一部件、单一或少数状态参量的阈值进行分析和评价。随着智能水电厂的发展，对设备健康状态分析准确性和水电厂可靠性的要求越来越高，此类方法还需不断完善。

1 目的理论和实践依据

本文将探讨通过理论研究、产品研发、现场示范应用的方式进行研究，采用网络数据库、大数据分析理论、移动互联网、神经网络、小波分析等符合水力发电厂实际应用的理论体系和计算方法，构建基于大数据的设备状态评估与故障诊断系统。

1.1 理论和实践依据

1.1.1 网络数据库

网络数据库是指把数据库技术引入到计算机网络系统中，借助于网络技术将存储于数据库中的大量信息及时发布出去； 网络数据库在电力系统自动化系统中得到了大量应用，主要用于设备海量数据的存储检索与发布。……