为总结高压电缆及隧道无人化巡检、透明化管控、大数据分析等新型智能化技术装备应用经验，以数字化、智能化装备现场应用成效为抓手，全面指导高压电缆运维、检修、试验、状态监测等工作的开展，国网北京市电力公司电缆分公司全面总结提炼近几年国内外高压电缆专业运检管控成效，形成具有较高技术含量和较强现场指导意义的《高压电缆智能化运检关键技术应用丛书》。
《高压电缆智能化运检关键技术应用丛书》面向高压电缆专业运维、检修、监控、试验、状态监测、数据分析等相关专业人员，通过原理解析和操作流程教学，助力专业人员掌握高压电缆智能化运检理论知识及实操技能，促进电力电缆专业运检关键技术水平全面提升。
本书为《电力电缆大数据分析及应用》分册，共七章，分别为电力电缆设备大数据特点和面临的技术挑战、电力电缆设备大数据关键技术、同步多通道电力电缆设备时间序列状态监测数据特征选择方法、基于无监督学习的电力电缆接地电流模态识别、基于机器学习的电力电缆局部放电模式识别、电力电缆大数据分析技术应用案例、总结与展望。本书可进一步促进国内电力电缆大数据分析水平的快速提升，为专业运检人员开展电力电缆大数据分析应用工作提供翔实的理论基础和操作方法。

前言
第一章 电力电缆设备大数据特点和面临的技术挑战
第一节 电力电缆设备大数据基本概念
第二节 电力电缆设备大数据来源及获取方式
第三节 电力电缆设备大数据特点
第四节 电力电缆设备大数据面临的技术挑战
第二章 电力电缆设备大数据关键技术
第一节 数据采集与传输关键技术
第二节 数据存储关键技术
第三节 流式计算关键技术
第四节 数据分析建模技术
第三章 同步多通道电力电缆设备时间序列状态监测数据特征选择方法
第一节 电力电缆设备时间序列状态监测数据
第二节 特征选择算法的基本结构与分类
第三节 基于时间序列的特征选择算法
第四节 基于评价策略的特征选择算法
第五节 基于搜索策略的特征选择算法
第六节 基于不同监督信息的特征选择算法
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