摘要
本发明公开了一种数字化变电站的凝露监测方法,包括获取目标数字化变电站的数据信息;确定凝露发生的高风险区域并布置监测设备获取监测数据;选定监测频段,获取监测频段的数据并分析,构建与凝露程度相关的特征集合;实时获取目标数字化变电站的监测数据并选定电磁波监测频段;进行特征提取和分析以构建凝露监测模型并优化;基于优化后的凝露监测模型生成目标数字化变电站的凝露风险预测结果;根据预测结果对目标数字化变电站给出最优的防凝露措施,完成目标数字化变电站的凝露监测。本发明通过对数字化变电站的环境参数的获取、处理和凝露预测模型的建立,不仅实现了数字化变电站的凝露监测,而且可靠性更高、精确性更好。
技术关键词
数字化变电站
监测方法
环境监测数据
衰减特征
频段
运动特征参数
Node2Vec算法
高风险
趋势预测模型
措施
风险评估模型
支持向量回归算法
长短期记忆神经网络
监测点
独立成分分析法
监测设备
三维模型
预测特征
系统为您推荐了相关专利信息
状态监测方法
卡尔曼滤波模型
观测系统
数据
协方差矩阵
建筑安全监测方法
钢筋
语义特征
融合特征
多尺度特征提取
在线监测方法
特征值
噪声数据
变压器
数字滤波算法