摘要
本发明公开了一种基于人工智能的水电厂运行远程监控方法及系统,涉及水电厂运行远程监控技术领域,包括实时采集数据,将采集数据传输至边缘计算节点,进行预处理,并对预处理后的数据进行特征提取,结合多模态数据融合算法进行数据融合,对提取的特征进行实时分析,预测运行趋势并检测异常,并根据检测结果调整预测策略,根据设备历史数据和当前工况自动调整故障预警阈值,根据故障诊断和预警结果调整设备运行参数。本发明通过采用长短期记忆网络进行数据预处理和特征提取,优化网络训练过程,实现数据融合、预测运行趋势、检测异常、故障诊断及设备运行参数的调整,提高监控系统的智能化水平、故障预警准确性和远程控制能力。
技术关键词
远程监控方法
长短期记忆网络
设备运行参数
线性分类器
多模态数据融合
远程控制指令
时间序列特征
设备运行状态
特征提取模块
时间序列预测模型
工况
误差函数
策略
远程监控技术
预警模块
采集设备
设备运行数据
节点
系统为您推荐了相关专利信息
电量平衡方法
双向长短期记忆网络
分区
负荷预测模型
储能系统充放电
一致性检测
健康状态实时监测
故障自愈
卡尔曼滤波算法
分布式共识
混合建模方法
参数
流域水文模型
重构
混合预测模型
水净化设备
远程监控系统
实时监测数据
结构方程模型
远程监控方法
热风定型机
工艺参数优化方法
织物
智能传感器
特征数据库