摘要
本发明涉及开关柜检测技术领域,具体涉及一种开关柜故障检测方法、装置、设备和存储介质。在数据处理与模型构建中,通过先获取历史运行数据,借助卷积神经网络,利用其卷积层与池化层协同工作,自动提取局部特征并降维,深度挖掘数据特征,准确提取关键信息,为故障诊断筑牢根基;在模型优化阶段,运用麻雀搜索算法,在超参数空间高效搜寻,迭代更新超参数,让故障诊断模型结构与参数更合理,精准拟合数据和故障关系,提升模型性能;最后,获取实时运行数据,用更新后的模型预测,经卷积、池化、全连接层运算快速输出结果,助力运维人员及时排查隐患,保障电力系统稳定、可靠、安全、高效运行。
技术关键词
开关柜故障
卷积神经网络模型
故障诊断模型
卷积神经网络算法
局部放电脉冲电流
超参数
线性插值方法
搜索算法
样本
局部放电量
时域特征
频域特征
开关柜检测技术
波动特征
数据获取模块
线性变换方法
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故障诊断方法
神经网络模型构建
特征工程
工业设备状态监测
故障诊断模型
数据分析方法
加密策略
数据分析设备
交互特征
标识符
超声医学影像
剥离方法
三维图像处理系统
三维立体
卷积神经网络模型
现场可编程逻辑门阵列
预训练网络
卷积神经网络模型
线性反馈移位寄存器
卷积模块