摘要
本发明公开了一种基于大数据的变电器故障检测系统及方法,涉及故障检测技术领域,包括以下步骤:变电器多维数据特征提取,得到特征数据;根据特征数据进行异常模式识别,得到异常识别结果;根据异常识别结果进行时序趋势分析,得到时序趋势数据;根据时序趋势数据进行异常原因溯源,得到异常原因数据;根据异常原因数据进行故障因素综合分析,得到故障因素关联信息;根据故障因素关联信息进行故障模式建模,得到故障模式;根据故障模式进行健康度评估,得到评估结果;根据评估结果进行故障分类。本发明能够有效捕捉故障的演化趋势,提高了故障预测的全面性和准确性,能够更准确地反映变电器的健康状况,提高了故障诊断的准确性和适应性。
技术关键词
变电器
故障检测方法
大数据
故障检测系统
模式识别
故障预测模型
数据特征提取
时序
隐马尔可夫模型
故障检测技术
异常数据
分析模块
特征提取模块
因子
异常状态
功能模块
指数
动态
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容量管理方法
大数据
容量管理装置
LSTM模型
深度循环神经网络
机械故障诊断方法
混合网络
驱动电机电流
有载分接开关
信号
DAB变换器
开路故障检测方法
充电桩系统
电流估计器
电感
纠偏功能
模式识别算法
车辆行驶数据
多层感知机
历史行驶数据