一种基于深度学习的变电站检修方法及系统

本发明提出了一种基于深度学习的变电站检修方法及系统，包括：S1：收集变电站传感器数据和设备状态数据并进行清洗，得到电流、电压、功率、频率数据；S2：采用皮尔逊相关系数法对电流、电压、功率、频率数据进行特征数据提取，得到变电站特征数据；S3：采用主成分分析法对变电站特征数据进行降维；S4：采用循环神经网络构建变电站故障诊断模型；S5：使用验证集对变电站故障诊断模型进行评估；S6：使用训练好的深度学习模型对测试数据进行故障诊断预测。旨在通过智能化手段提高检修效率和准确性，可以有效地降低人工干预的需求，提高检修工作的效率，降低运营成本。