基于PCA和Fast-MCD的气体在线监测异常数据

王子凌; 汪科; 柴卫健; 李业欣; 邹国平; 安斯光

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基于PCA和Fast-MCD的气体在线监测异常数据

输变电 | 更新时间：2025-09-16

- 基于PCA和Fast-MCD的气体在线监测异常数据
- Identification of Abnormal data in online dissolved gas monitoring in oil based on PCA and Fast-MCD
- “在变压器油中溶解气体监测领域，专家提出了基于PCA和Fast-MCD的异常数据识别方法，准确率高达99.1%。”
- 默认刊物名称 2025年
- 作者机构：
  
  1.国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，杭州 310014
  2.中国计量大学机电工程学院，杭州 310018
- 作者简介：
  
  王子凌（1987），男，工学硕士，高级工程师，主要从事配电网运维大数据分析方面的研究。
  安斯光（1981），女，教授，硕士生导师，主要从事电气设备故障诊断、智能优化算法和电磁场数值计算方面的研究。
- 基金信息：
  
  国网浙江省电力有限公司科技项目(B311DS230008)
- DOI：
  中图分类号：
- 收稿日期：2024-08-13，
  
  修回日期：2024-10-14，
- 稿件说明：
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王子凌, 汪科, 柴卫健, 等. 基于PCA和Fast-MCD的气体在线监测异常数据[J/OL]. 默认刊物名称, 2025.

WANG Ziling, WANG Ke, CHAI Weijian, et al. Identification of Abnormal data in online dissolved gas monitoring in oil based on PCA and Fast-MCD[J/OL]. Moren journal, 2025.
王子凌, 汪科, 柴卫健, 等. 基于PCA和Fast-MCD的气体在线监测异常数据[J/OL]. 默认刊物名称, 2025. DOI：

WANG Ziling, WANG Ke, CHAI Weijian, et al. Identification of Abnormal data in online dissolved gas monitoring in oil based on PCA and Fast-MCD[J/OL]. Moren journal, 2025. DOI：

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