摘要
本发明公开了一种基于变电站SF6压力表数据采集和处理方法,涉及数据处理技术领域,包括,通过SF6压力传感器、温度传感器和湿度传感器,实时采集变电站环境数据;将变电站环境数据输入多传感器融合算法,进行温度补偿和湿度校正,生成校正后的多维数据集;将提取的关键特征输入人工智能模型进行故障预测,输出故障预警信号;根据故障预警信号触发报警机制并通知运维人员,同时将实际故障处理结果反馈至中央处理平台。本发明通过多传感器融合技术和自适应滤波算法,有效解决了现有技术中SF6压力数据易受环境温度和湿度影响的问题,显著提高了压力监测的精度。
技术关键词
SF6压力表
SF6压力传感器
变电站环境
人工智能模型
多传感器融合算法
时序卷积神经网络
卡尔曼滤波器
数据
采集变电站
湿度传感器
校正
非线性温度补偿
优化卡尔曼滤波
物联网平台
多传感器融合技术
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