电能质量扰动信号数据集PowerQualityDisturbanceSignalsDataset-sarabellil
数据来源：互联网公开数据
标签：电能质量, 电力系统, 信号处理, 数据分析, 故障诊断, 机器学习, 扰动信号, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电力系统中的电能质量扰动信号，记录了多种类型的电压暂降事件。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态信号数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于电力系统信号分析与建模。
数据维度：包含多种类型的电能质量扰动信号，具体信号类型包括：暂降（Sag）、中断（Interruption）、闪变（Flicker）、谐波（Notch）、振荡瞬变（Oscillatory Transient）、正常（Normal）、涌浪（Swell）、闪变涌浪（Flicker Swell）等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件对应一种扰动信号。文件命名具有一定的结构，例如“sagdatacsv”、“interruptionsignalscsv”等，便于信号分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但提供了电能质量扰动信号的示例，可用于电力系统研究。
该数据集适合用于电能质量分析、故障诊断、信号分类和电力系统建模等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电力系统、信号处理和人工智能交叉领域的学术研究，如电能质量扰动信号的检测、分类、特征提取和故障诊断。
行业应用：为电力系统、电力设备制造商和电网公司提供数据支持，尤其适用于电能质量监测、故障预警、设备保护和智能电网建设。
决策支持：支持电力系统中的风险评估、故障分析和运维优化，帮助提高电网的可靠性和稳定性。
教育和培训：作为电力系统、信号处理和人工智能课程中的实训数据，用于学生训练模型、理解电能质量扰动模式。
此数据集特别适合用于探索电能质量扰动的规律与趋势，帮助用户实现对电力系统运行状态的深入理解，提升电力系统的安全性和可靠性。
