摘要
本发明涉及一种面向极端气象灾害的配电网杆塔故障预测方法,包括以下步骤:构建包括气象数据库、电网数据库以及地理数据库的综合数据库;分别采集气象数据、电网数据以及地理数据,并对数据进行预处理后分别保存于对应数据库中;基于CNN‑LSTM混合模型构建杆塔故障预测模型,通过综合数据库中的数据对杆塔故障预测模型进行训练,得到训练完成的杆塔故障预测模型;通过训练完成的杆塔故障预测模型进行杆塔故障预测。
技术关键词
故障预测模型
配电网杆塔
故障预测方法
综合数据库
气象
记忆
模型训练模块
卷积神经网络提取
数据采集模块
故障预测系统
样本
处理器
序列
可读存储介质
存储器
电子设备
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气象
特征提取单元
解析单元
验证特征
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故障预测模型
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训练卷积神经网络
频段
模型预测控制框架
高比例
光伏逆变器
粒子群优化算法
历史运行数据
决策管理系统
关键词
设备故障记录
财务
风险评估报告
发电量预测方法
径流式水电站
卫星遥感数据
数值天气预报数据
DNN模型