摘要
本发明提出一种水电站巡检故障数据分析方法、电子设备及存储介质,属于水电工程技术领域。包括:建立水电站巡检故障数据预测模型;获取历史无故障数据和当前运行数据;利用历史无故障数据对预测模型进行训练和测试;计算模型预测值与实际运行值间的相似性距离;对模型预测值与实际运行值间的相似性距离概率密度分布状态进行建模,建立运行状况评价指标;利用水电站巡检实测监测数据,得出水电站运行实时的健康指数,基于健康指数分析故障数据得到水电站运行影响程度。本发明解决了水电站巡检故障数据分析不足的技术问题。本发明实现了对水电站设备状态的全面监控和实时分析,提高了故障诊断的准确性和响应速度,降低了人力成本,提升了运维效率。
技术关键词
故障数据分析方法
水电站巡检
无故障数据
模型预测值
数据预测模型
LSTM神经网络模型
高斯概率密度函数
巡检数据
分析故障
非线性回归模型
BP神经网络模型
水电工程技术
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