摘要
本申请公开了一种基于北斗高精度授时的电力设备状态监测方法及相关设备,涉及北斗卫星技术领域,所述基于北斗高精度授时的电力设备状态监测方法,包括:获取北斗卫星信号并采集电离层实时数据;基于北斗卫星信号和所述电离层实时数据,根据预设的动态补偿模型进行电离层延迟补偿,确定高精度北斗授时信号,并依据高精度北斗授时信号实现电力设备多源数据的精准同步;提取电力设备的实时运行参数的特征信息,结合联邦学习机制获取预设的边缘节点的全局模型知识,根据预训练的轻量化神经网络模型实时分析和判断电力设备状态,得到电力设备健康度的实时监测信息,其中,轻量化神经网络模型是通过通道剪枝和量化感知训练进行参数压缩训练得到的。
技术关键词
轻量化神经网络
北斗卫星信号
北斗高精度
高精度北斗
判断电力设备
实时数据
通道剪枝
神经网络模型
电力设备状态监测
接收机
北斗卫星技术
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轻量化神经网络
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