一种基于深度学习的电力设备表面破损预警系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的电力设备表面破损预警系统及方法。该方法首先通过采集电力设备表面的数据作为输入，随后对这些数据进行预处理以提高数据质量。接着，利用深度学习模型对预处理后的数据进行分析，以准确识别电力设备表面的破损区域。为了进一步分析破损情况，该方法采用时间序列模型预测破损区域的发展趋势，并据此评估破损风险等级。最后，根据评估得到的破损风险等级，系统发出相应的预警信号，以便及时采取维护措施。该方法结合了深度学习和时间序列分析的优势，实现对电力设备表面破损的早期预警和趋势预测，为电力设备的安全运行提供了有效的预警机制。