一种基于深度学习的输电部件故障辨识系统

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一种基于深度学习的输电部件故障辨识系统
申请号:CN202510144339
申请日期:2025-02-10
公开号:CN119598322A
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的输电部件故障辨识系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块、故障辨识模块、故障诊断模块和系统优化模块,数据采集模块从输电系统中传感器中收集数据;数据预处理模块对采集到的原始数据进行处理;特征提取模块从预处理后的数据中提取出特征;模型训练模块使用预处理后的数据和提取的特征,训练深度学习模型;故障辨识模块对输电系统的实时数据进行故障辨识;故障诊断模块对故障进行定位和原因分析;系统优化模块对整个故障辨识系统进行持续优化。本发明实现了对输电部件故障的识别和诊断,为电力系统的安全稳定运行提供了坚实的技术支持。
技术关键词
故障辨识系统 故障诊断模块 辨识模块 特征提取模块 模型训练模块 输电系统 数据采集模块 训练深度学习模型 Kubernetes容器 重构误差 多传感器融合技术 NoSQL数据库 故障检测 判别准则 弹性伸缩技术 内存计算技术 分布式传感网络 时间序列数据库
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