多源数据融合在电力系统故障诊断中的应用研究

摘要

针对电力系统故障诊断中存在的精度不足和响应滞后问题，本研究提出了一种基于多源数据融合的智能分析技术。该技术通过整合涵盖多传感器信息、历史数据和实时监测数据等多源数据，有效提升了故障诊断的精度与可靠性。研究的主要内容包括数据采集与预处理、多源数据的融合算法设计(采用卡尔曼滤波方法和加权平均法)及故障诊断模型的构建。实验结果表明：与传统单一数据源故障诊断方法相比，该技术显著提升了故障检测的响应速度和诊断准确率，在复杂故障场景下展现出更高的可靠性和精准度；同时，该技术能够有效降低误报率，缩短故障定位时间。基于多源数据融合的电力系统故障诊断技术展现出广阔的应用前景，能够为电力系统的智能化和自动化诊断提供有力支撑。

关键词

电力系统 / 故障诊断 / 多源数据融合 / 智能分析