摘要
本发明公开了一种基于红外探测变压器故障监测系统及方法,包括:无人机,用于进行巡检;红外传感器,用于实时监测变压器;信息接收模块,用于接收变压器传输来的相关数据;故障监测模块,用于将获取的进行可视化展示然后进行监测;数据分析模块,用于对监测到的温度数据进行深入分析;深度学习模块,用于训练机器学习模型,并将其应用在数据分析模块中;以及预警模块,用于当检测分析到变压器温度异常时,发送报警信息。本发明中,引入无人机技术既能提高工作效率,又能保障操作人员的安全,同时引入机器学习算法进行故障诊断和预测,大大提高系统的故障检测率和预警提前性,减少因故障而导致的停电和维修成本,并确保供电的可靠性和稳定性。
技术关键词
变压器故障监测
数据分析模块
模型训练模块
信息接收模块
红外热像仪
红外传感器
训练机器学习模型
监测模块
无人机
预警模块
数据分析算法
卡尔曼滤波算法
样本
深度学习训练
历史故障数据
故障检测模块
卷积滤波器
系统为您推荐了相关专利信息
机组组合模型
经济调度模型
储能主体
充放电功率
机组运行约束
随机森林模型
ARIMA模型
随机抽样方法
构建决策树
模型训练模块
故障在线检测系统
故障诊断模块
数据分析模块
数据传输模块
历史故障数据
地图生成方法
卷积神经网络学习
节点
中间层
监控网络