摘要
本发明提供一种基于边缘计算的火电设备实时监控方法及系统,涉及火电设备实时监控技术领域,包括:部署边缘计算节点阵列采集火电设备多源异构数据,经数据筛选、多尺度自适应滤波和小波包分解进行预处理,利用条件变分自编码器提取特征,结合层级注意力机制和深层特征融合网络生成混合特征表示,对设备状态进行精细化分布估计和异常模式识别,基于多尺度时空特征融合网络和分层深度确定性策略梯度网络进行协同监控建模,生成最优监控方案,能够有效提高火电设备实时监控的准确性和效率,降低设备故障率,保障火电厂安全稳定运行。
技术关键词
特征融合网络
火电设备
资源调度策略
深度确定性策略梯度
多源异构数据
上下文特征
模式识别
细粒度特征
多尺度特征
局部敏感哈希算法
注意力
编码器
融合特征
信息熵
递归神经网络
工况特征
条件概率模型
节点
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激光雷达点云数据
地理信息数据
场景
接入物联网传感器
三维模型
光纤网络
分布式光纤传感系统
闭环
长短期记忆网络
分布式传感
弧形工作闸门
泄洪闸门
故障诊断方法
构建卷积神经网络
小波去噪方法
风险评估方法
机器学习模型
重要性分析方法
覆盖率
病毒
事项管理系统
动态资源调度
深度强化学习算法
模块
政务管理技术