摘要
本发明涉及电力系统自动化技术领域,公开了一种多功能环网柜自动化控制方法及系统。所述方法包括实时获取环网柜的电压、电流及温度参数,基于聚类算法并结合历史运行数据对负载特性进行分析,生成包含负载类型、季节性趋势及负荷分布热力图的分类结果;并基于时间序列回归分析提取负载变化趋势,利用长短期记忆网络构建故障预测模型并设定动态报警阈值;通过实时数据和模型的比对触发分级报警机制,结合贝叶斯网络算法提取故障类型及定位结果并定位故障类型,最终根据故障类型执行自动化控制。本发明通过数据驱动的智能分析,解决了传统环网柜调试复杂、故障响应滞后的问题,显著提升了运行可靠性、维护效率及电网稳定性,实现了预测性维护和自适应控制。
技术关键词
多功能环网柜
自动化控制方法
故障预测模型
历史运行数据
长短期记忆网络
负载特征
动态报警阈值
聚类算法
多参数关联分析
电力系统自动化技术
局部短路故障
负载模式
贝叶斯网络模型
参数变化规律
变压器分接头
可读存储介质
滑动窗口技术
系统为您推荐了相关专利信息
打入桩
LSTM模型
表达式
采样点
长短期记忆网络
深度学习模型
双向长短期记忆网络
卷积特征提取
指数
水泵启停控制
感应加热装置
历史运行数据
定位检测仪
皮尔逊相关系数
焊机
多模态传感器
萤火虫算法
智能手表
预警方法
融合特征