大數據挖掘是指從海量、多源、異構的數據中挖掘人們無法預知的,但又實際上蘊含著潛在的可被利用的知識的過程。圖靈獎得主吉姆格雷曾描繪了數據密集型科研未來發展的愿景,未來的數據密集型科研可僅基于數學模型的海量數據,即可對數據進行分析,也就是將海量數據輸入龐大的計算機器集群中,只要數據中存在相互的相關關系,經過計算機集群的計算分析便可挖掘出過去關注因果的科學方法很難發掘出來的新的模式、新的知識甚至是新的規律。新一代智能變電站中變電設備的眾多狀態信息中同樣包含了電力設備的狀態和故障演變機理,通過大數據的分析挖掘理論可直接發現這些規律。

1.設計用途（六通道CT互感器特性試驗儀適用試品范圍廣）

設計用于對保護類、計量類CT/PT進行自動測試，適用于實驗室也適用于現場檢測。

2.參考標準

GB 1207-2006、GB 1208-2006

3.主要特征（六通道CT互感器特性試驗儀適用試品范圍廣）

• 支持檢測CT和PT。

• *大電流1000A5V，無需外接其它輔助設備，即可完成所有檢測項目。

• 自帶微型快速打印機、可直接現場打印測試結果。

• *大電壓3000V，*大功率可達6KVA。

• CT變比二次側同時測試6組。

• 按規程自動給出CT/PT（勵磁）拐點值。

• 自動給出5%和10%誤差曲線。

• 可測試變壓器套管CT和GIS內CT。

• 可保存1000組測試資料，掉電后不丟失。

• 支持U盤轉存資料，可以通過標準的PC進行讀取，并生成WORD報告。

• 小巧輕便≤35Kg，非常利于現場測試。

• 開機自檢，電流、電壓多重保護。

4．主要測試功能：（見下表）（六通道CT互感器特性試驗儀適用試品范圍廣）

5. 主要技術參數： （見下表）（六通道CT互感器特性試驗儀適用試品范圍廣）

5.1．工作條件要求

輸入電壓 220Vac±10%，2、額定頻率 50Hz；

測試儀應該由帶有保護接地的電源插座供電。如果保護地的連接有問題，或者電源沒有對地的隔離連接，仍然可以使用測試儀，但是我們不保證安全；

參數對應的環境溫度是23℃±5℃；

保證值在出廠校驗后一年內有效。

整體來說,大數據挖掘技術在新一代智能變電站變電設備狀態監測與評估中的應用還處于起步階段。目前已有一些學者使用人工神經網絡算法、模糊推理、專家系統、動態聚類、支持向量機、小波分析等方法進行變壓器故障診斷[8-9]。文獻[10]給出了基于MapReduce的電力變壓器并行故障診斷過程,應用4個MapReduce過程執行故障診斷算法的訓練階段,并得出分類模型,應用1個MapReduce過程完成對電力設備狀態信息數據的故障診斷。文獻[11-12]在智能變電站環境下,針對各種智能量測裝置運行過程中產生的海量狀態監測數據,提出在大數據環境下設備故障快速識別與預測的模型,對大數據進行深度挖掘,對故障的特征及與設備的關聯關系進行提取,結合周邊變電站信息定位發生故障或出現危險情況的具體設備和故障原因,協助運行人員及時分析和處理事故。文獻[13]詳細分析了變壓器故障識別新方法的意義及措施。

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