摘要
本发明提供一种基于人工智能的电力配电网自动化运维方法及系统,涉及电力运维技术领域,包括通过分布式传感器网络实时采集电力配电网的运行数据,将采集的运行数据传输至云端数据中心设计多智能体强化学习框架,将配电网划分为多个子区域,智能运维代理通过对数字孪生模型进行实时监测和分析,制定个性化的故障处理方案,并基于故障处理方案,结合实时路况信息和维修人员位置,制定最优执行计划;将最优执行计划通过安全加密通道分别下发至自动化设备和维修人员的移动终端,并从历史运维记录中提取预防性维护规则,基于所提取的预防性维护规则,结合预先训练的设备寿命预测模型,制定预防性维护计划。
技术关键词
剩余使用寿命
设备寿命预测
电力配电网
数字孪生模型
多智能体强化学习
历史运行数据
分层强化学习
自动化运维方法
分布式传感器网络
混合电力
报告
云端数据中心
计划
时间卷积网络
多模态深度学习
注意力机制
训练智能
节点
推理算法
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
设备运行参数
数据采集单元
设备异常检测方法
关键点
三维虚拟服装
虚拟展示方法
数字孪生技术
模特
数字孪生模型
协同调度方法
影像
农作物生长环境
数字孪生模型
协同调度系统
轨迹优化方法
三维模型
神经网络遗传算法
数字孪生模型
机器人喷涂轨迹