一种基于深度学习的高压开关柜负载评估系统

本发明属于高压开关柜技术领域，公开了一种基于深度学习的高压开关柜负载评估系统，包括数据采集模块、处理模块、深度学习模块、模型评估模块、逻辑回归模块和警报模块；数据采集模块用于收集高压开关柜的历史运行数据和监测高压开关柜的实时运行数据，并将历史运行数据和实时运行数据传至处理模块；通过对高压开关柜的历史运行数据和实时运行数据进行获取，将历史运行数据输入到两种不同的深度学习模型中，让两个深度学习模型进行学习和训练，并得出负载评估结果。本发明通过自动化评估，提高了评估的效率，并通过两个深度学习模型的长期训练，提高了负载评估结果的准确性，最后通过逻辑回归模型组合多个模型结果，增强评估的鲁棒性。