摘要
本发明公开了一种电力设备健康状态智能评估方法及系统,包括:获取电力设备运行过程的历史监测数据并进行预处理;提取预处理后数据中反映电力设备健康状态的综合特征,并根据综合特征构建健康状态评估模型;获取电力设备的实时监测数据并利用健康状态评估模型对实时监测数据进行动态评估,得到状态评估结果;根据状态评估结果生成电力设备健康状态等级,并通过强化学习持续优化健康管理决策,实现对电力设备健康状态的智能评估。本发明利用特征提取实现对反映电力设备健康状态综合特征的有效捕捉,显著提升了电力设备故障预测与健康管理的能力,为保障电力系统的安全稳定运行提供技术支撑。
技术关键词
电力设备健康状态
智能评估方法
实时监测数据
历史监测数据
计算机可执行指令
加权中值滤波方法
设备全寿命周期
二维卷积神经网络
电力设备检查
一维卷积神经网络
设备生命周期
电力设备维修
智能评估系统
在线学习算法
电力设备故障
基础分类器
保障电力系统
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
生成电缆
电缆缺陷检测
参数
计算机可执行指令
特征提取模块
多模态
语音特征提取
非易失性计算机可读存储介质
文本
预测网络模型
需求预测方法
土壤特征
水量
缩放特征