摘要
本发明涉及配电柜监测技术领域,尤指一种基于传感器网络实现环境监测的配电柜,通过在配电柜本体外侧布置多点温度和湿度传感器,利用云监测模块统一管理数据采集和存储,实现对配电柜周围环境的全方位实时监测。采用动态权值分配算法,根据传感器的历史异常频率、位置及环境变化速率生成综合权值并赋予温湿度特征矩阵。通过图注意力网络学习数据关联性和权重变化,生成环境状态的全局特征向量,大幅提升复杂环境数据的解析能力。同时,结合高斯过程回归预测模型,对未来环境趋势进行精准预测。通过比较预测值与实时值的偏差区间,结合参数变化速率生成告警分值和告警级别,并提供实时告警信息,有效降低人工巡检成本,提高监测精准度。
技术关键词
回归预测模型
多维特征向量
配电柜本体
传感器管理单元
节点特征
监测模块
参数
协方差矩阵
配电柜监测技术
偏差
分布方差
构建传感器网络
速率
注意力机制
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