摘要
本发明涉及气体绝缘输电线路技术领域,尤其涉及一种GIL管廊气体泄漏故障诊断方法、装置、设备及介质,方法包括:获取GIL管廊数据,构建GIL管廊数字孪生体模型;通过数字孪生体模型,构建基于条件生成对抗网络的GIL管廊气体泄漏样本生成模型,并设计典型泄漏场景,生成不同故障类型的高密度信息数据样本集;使用学习算法,构建故障诊断模型;将数据样本集输入故障诊断模型进行训练;将训练后的故障诊断模型部署于GIL管廊,实时获取GIL管廊数据,通过故障诊断模型输出诊断结果。本发明中,能够有效指导GIL管廊内传感器部署,提高了故障诊断的准确性和预测的可靠性,也增加了检测和响应泄漏的连续性和效率。
技术关键词
GIL管廊
泄漏故障诊断方法
故障诊断模型
数字孪生体
条件生成对抗网络
Stacking模型
样本
学习器
有限元分析法
数据
气体
学习算法
机器学习模型
故障诊断装置
高密度
KNN算法
支持向量机
处理器
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