【摘 要】
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传统空调故障感知方法需要侵入式地在系统内部安装多个不同类型传感器且数据采集频率要求高,导致用户侧泛在电力物联网的基础条件不能支撑其大规模落地应用。针对上述问题,文
【机 构】
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上海交通大学电力传输与功率变换教育部重点实验室,国网上海市电力公司电力调度控制中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51877134)
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传统空调故障感知方法需要侵入式地在系统内部安装多个不同类型传感器且数据采集频率要求高,导致用户侧泛在电力物联网的基础条件不能支撑其大规模落地应用。针对上述问题,文章提出了两种仅利用智能插座和温度传感器的空调故障感知方法,数据采集频率低,且通过突变保存机制减少了数据存储量:方法一提出了基于一阶等效热参数模型的空调近似物理模型,利用模型预测值与空调实测值的残差分析进行空调故障实时感知;方法二基于支持向量数据描述(SVDD)模型得出正常运行数据描述,实现正常数据与故障数据的在线分离。结果表明,基于近似一阶等效热
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