摘要
本发明公开了基于多源数据的变电站设备状态智能感知预警方法,包括:获取变电站设备实时运行数据和历史异常状态数据;基于所有的历史异常状态数据,获取时间序列数据,构成参考模板;基于动态时间规整算法,变电站设备实时运行数据与参考数据进行对比,计算相似度;基于相似度结果,判断当前运行状态是否异常,若异常则分类异常类型,并分析预测未来运行趋势;将新出现的异常上传至数据库,优化算法。本发明的优点在于:通过结合实时数据和历史异常数据,实时监测设备运行状态,基于动态时间规整算法对异常精准的识别和分类、提前预测潜在故障、为设备维护和管理提供科学依据,减少突发故障的发生。
技术关键词
变电站设备状态
异常状态
动态时间规整算法
预警方法
序列
模板
实时数据
动态时间规划
实时监测设备
矩阵
异常状况
非线性
异常数据
断路器
坐标
指标
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序列
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控制设备
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序列
数据收集模块
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时间段
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电子签名数据
时间序列方式
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多时间尺度
转移概率矩阵
灰色关联度
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广播星历数据
深度学习网络
预测误差
序列特征