泛在电力物联网背景下,电力设备多源信息复杂相关性与状态关联性亟需研究。该文运用大数据技术和区间集理论,深度挖掘电力设备大量数据信息中的内在联系与变化规律,运用基于密度的聚类简化多维数据间的联系,提出了基于区间集理论和密度聚类的状态异常检测模型及方法。最后,将其应用于电力公司提供的变压器状态评估实例中,结果表明该方法能快速有效地检测出电力设备的状态异常,可作为电网故障检修的决策依据。
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