一种基于机器学习的故障原因研判分析系统

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一种基于机器学习的故障原因研判分析系统
申请号:CN202411670733
申请日期:2024-11-21
公开号:CN119167240A
公开日期:2024-12-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的故障原因研判分析系统,属于电力系统故障诊断技术领域。该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习研判核心、故障原因判断模块和用户界面与交互模块。本发明通过集成和分析海量设备运行数据,利用时序数据分析方法,构建模型,实现设备跳闸的实时预警。系统进一步采用卷积神经网络、关联规则学习、分层聚类等先进的机器学习算法,结合专业知识和专家经验,对故障录波数据进行深入分析,以识别和研判设备跳闸的具体原因。
技术关键词
分析系统 特征工程 时序数据分析方法 数据采集模块 分类识别模型 变电设备 电力系统故障诊断技术 机器学习算法 核心 综合在线监测 分层聚类算法 数据可视化技术 故障录波数据 家族性缺陷 神经网络单元 时间同步 设备运行数据 长短期记忆网络
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