摘要
本申请涉及智能报警技术领域,其具体地公开了一种水电站发电机组的温度监测报警系统及方法,其采用基于深度学习的人工智能技术对水电站发电机组的运行功率和环境温度进行监测分析,基于发电机组运行功率和环境温度之间的跨模态联合特征推断出发电机组在正常工作模式下的实时温度特征,从而基于推断出的正常工作模式下的实时温度特征与发电机组实际的实时温度特征之间的特征差异来智能判断发电机组的实时温度是否存在异常。这样,可以提高水电站发电机组的温度监测精度和可靠性,降低误报率,并能够预测潜在的故障或性能下降,提前采取相应的措施,确保发电机组的稳定、高效运行。
技术关键词
水电站发电机组
时序
功率
矩阵
注意力
温度监测报警系统
序列
语义
LSTM模型
编码器
跨模态
智能报警技术
解码器
特征值
逻辑
运动
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