摘要
本发明涉及电网电力行业多元数据监测诊断技术领域,提供一种电网电力设备在线并行故障诊断方法和系统,方法包括:通过IRichSpout接口实时接收电网特征向量数据并发送到Spout源组件中,形成了待处理数据流;将待处理数据流封装到多个Tuple元组中,并为每个Tuple元组生成唯一的ID;利用PreBolt组件接收Tuple元组并通过标准分数法对Tuple元组中的数据集进行预处理,得到标准化待分类样本;利用通过初始化深度无监督训练、有监督学习和数据流分类诊断深度增量学习形成的深度分类诊断模型处理标准化待分类样本,获得电力设备的故障诊断结果。本发明的分类准确率较高,能对电网流式数据进行准确分类。
技术关键词
电网电力设备
故障诊断方法
深度学习模型
极限学习机
无监督
在线
样本
数据监测诊断
上存储计算机程序
数据特征提取
故障诊断系统
自动编码器
分类准确率
可读存储介质
分类器
处理器
封装模块
系统为您推荐了相关专利信息
关键点
点云空间
特征匹配算法
ICP算法
深度学习特征
微调技术
问答对数据
问答知识库
深度学习框架
标记
智能监测系统
实时监测数据
历史监测数据
远程监控模块
数据采集模块