摘要
本发明公开了一种电力自动化设备监控故障处理装置及方法,通过在电力自动化设备上安装多种传感器,实时采集设备的运行数据,数据处理模块采用先进的机器学习算法和大数据分析技术,对采集到的数据进行分析;通过构建多种故障模型和预测模型,数据处理模块自动识别数据中的异常情况,预测潜在的设备故障,并准确定位故障源;通过修复策略生成模块,利用大数据分析和优化算法,根据故障源和历史故障数据,计算修复方案;通过比较不同修复方案的效果,自动匹配最优的最佳修复方案;智能协同维修机器人根据方案中的具体指令,自动执行修复步骤,自主完成设备的检测、故障部件更换、参数调整等修复操作,提高修复过程的自动化程度。
技术关键词
电力自动化设备
监控故障
数据处理模块
历史故障数据
维修机器人
数据融合分析单元
定位故障源
监控模块
传感器
机器学习算法
数据处理单元
输入神经网络模型
神经网络模型训练
计算方法
深度神经网络模型
策略
定位单元
递归神经网络
数据分析技术
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深度学习模型
数据采集模块
二氧化碳浓度传感器
多模态深度学习
权重分配机制
噪声分类方法
图像转换模块
矩阵
卷积神经网络模型
信号
养殖场环境检测
数据存储模块
数据采集模块
数据处理模块
环境调控设备
虚拟现实场景
三维重建系统
三维卷积神经网络
三维重建模型
语义
数字孪生模型
标识
识别模块
数据处理模块
双曲正切函数