摘要
本发明涉及电缆监测与数据分析技术领域,尤其涉及一种监测电缆关键运行参数的智能感知方法,包括如下步骤:获取第一电缆关键运行参数与第一外部环境数据,并对第一电缆关键运行参数与第一外部环境数据分别进行预处理;将预处理后的第一电缆关键运行参数与第一外部环境数据分别输入至环境影响模型,生成环境影响动态数据。本发明通过自学习感知模型和环境影响模型,实现对电缆状态的动态监测。该方法基于多层次的异常判定和分级预警机制,能够根据电缆关键运行参数与外部环境数据的实时变化趋势动态调整阈值,不仅能够提高电缆运行状态监测的精准度,还能够对潜在故障进行风险评估,及时采取预防措施。
技术关键词
关键运行参数
智能感知方法
故障风险评估
监测电缆
电缆运行状态
高风险
动态
生成电缆
无监督学习算法
警报
数据分析技术
LSTM模型
通知
阶段
预警机制
气压
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基准特征
电缆运行状态
监测方法
随机森林
监测电缆
电缆护层环流
仿真方法
双端行波法
LSTM模型
采集电缆
安全检查方法
锅炉运行状态
数据处理平台
人工智能算法
工业锅炉控制系统
子模块
自动化控制模块
资产管理技术
设备管理模块
能源
优先级调度算法
海上太阳能
故障风险评估
粒子群优化算法
高效太阳能