摘要
本申请涉及配电柜检测技术领域,公开了智能配电柜状态动态监测方法以及系统,包括以下步骤:采集配电柜运行过程中产生的多源数据;对所述多源数据进行预处理,以生成标准化的数据集;构建随机场模型,用于描述配电柜内各单元之间的空间关联性及各单元状态与多源数据的关系,通过最大化对数后验概率估计模型参数。本发明采用智能配电模拟模型和多源数据采集技术,通过高精度传感器实时获取多维参数,显著提升监控效率与决策准确性,通过动态时间建模,捕捉配电柜的空间和时间关联性,保证数据分析完整性和模型敏感性,状态分布可视化及维护优先级策略生成模块,优化维护计划,减少运维成本,保障配电系统的稳定性。
技术关键词
动态监测方法
智能配电柜
物理状态参数
马尔科夫随机场模型
贝叶斯神经网络
后验概率
配电柜检测技术
条件随机场模型
小波变换去噪
深度学习预测
蒙特卡洛
动态监测系统
高精度传感器
时间序列模型
数据采集技术
策略
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智能预测方法
双向长短期记忆网络
贝叶斯神经网络
表达式
标记
预测分析方法
贝叶斯神经网络
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门控循环单元
动态监测方法
位置校正
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激光雷达点云数据
动态更新
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贝叶斯神经网络
核主成分分析
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解码器
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贝叶斯神经网络