摘要
本申请的实施例提供了一种水电站二次测控系统电路故障诊断方法及相关设备,涉及水电站电路故障诊断技术领域,所述方法包括:获取水电站二次测控系统电路时序信号的样本数据集,并进行数据预处理;构建一维卷积神经网络架构,并向所述一维卷积神经网络架构添加时空注意力机制;采用改进麻雀优化算法对所述一维卷积神经网络架构进行超参数优化,确定最优的超参数组合;在所述一维卷积神经网络架构的基础上,基于所述超参数组合构建一维卷积神经网络模型;基于数据预处理后的样本数据集对所述一维卷积神经网络模型进行训练及验证;基于验证完成的一维卷积神经网络模型进行故障诊断。本技术方案,可以显著地提高故障诊断的准确性、效率和可靠性。
技术关键词
一维卷积神经网络
时空注意力机制
电路故障诊断方法
测控系统
水电站
超参数
电路故障诊断装置
电路故障诊断技术
数据
样本
故障模拟测试
计算机
时序
策略更新
蒙特卡洛
仿真软件
算法
电子设备
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防控系统
深度Q网络
大坝结构
采集设备
智能网关
正态云模型
多准则决策
水电站发电机组
发电量
评价方法
分层
非线性动力学
数据
分数阶傅里叶变换
交互机制
定值参数
特征提取模型
深度预测模型
重构误差
深度确定性策略梯度
联合调度方法
月度合约
光伏电站
多尺度
优化求解方法