摘要
本发明公开了一种抽水蓄能电站无人机巡检复杂任务的规划方法。该方法包括:基于抽水蓄能电站的历史巡检数据,通过大数据分析识别巡检中的关键指标和模式,以构建多维度的历史巡检数据集;基于抽水蓄能电站设备的历史维护记录和实时监测数据,使用时间序列分析和神经网络模型,构建设备故障预测模型;利用设备故障预测模型,获得设备潜在的故障和维护需求;采用路径规划算法,构建智能路径巡检模型,以对无人机巡检复杂任务制定智能路径巡检规划。利用无人机采集巡检的实时数据,动态调整巡检任务路径。通过该方法确保无人机对巡检复杂任务完成的高效性、准确性和适应性,为抽水蓄能电站的安全运行提供强有力的技术支撑。
技术关键词
巡检数据
设备故障预测
无人机巡检
实时数据
路径规划算法
深度学习模型
设备状态诊断
迪杰斯特拉算法
实时监测数据
识别故障
巡检路径
神经网络模型
抽水蓄能电站设备
故障诊断模型
人工智能算法
训练分类模型
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