摘要
本发明涉及电力系统领域,尤其涉及一种终端离线检测及自重启方法及装置,包括收集电力终端设备的运行数据,对采集到的数据进行预处理,分析得到特征信息;结合预处理后的终端数据信息,建立终端状态检测神经网络模型,将实时采集到的数据输入训练好的深度学习模型中,通过模型检测来判断终端设备的离线状态;根据获得的终端历史恢复时间以及基础成本,并结合终端状态检测神经网络模型的输出结果,对自重启过程进行监测;通过得到的终端自重启成功效率,与预设的终端自重启成功效率进行对比,对设定的自重启监测基准进行优化。本发明实现了实时监测、自主决策和自动恢复,提高了电力系统的可靠性和可用性和故障处理能力。
技术关键词
重启方法
神经网络模型
状态检测单元
离线
电力终端设备
数据获取单元
数据处理单元
基准
控制终端设备
重启装置
电力系统
深度学习模型
监测设备
通信接口
参数
功率
通知
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自动化产品检测系统
图像处理单元
多光谱成像设备
深度神经网络模型
分析单元
卷积神经网络模型
样本容器
微波
待测液体
识别方法
循环神经网络模型
隔离器
时序依赖关系
序列
高频采样数据
远程监控方法
运动特征
移动物体
陀螺仪数据
模式