基于大数据和物联网的中低压调压柜智能监测方法及系统

本发明涉及调压柜监测技术领域，具体提供了基于大数据和物联网的中低压调压柜智能监测方法，包括以下步骤：在调压柜设备中安装传感器，实时采集设备运行过程中关键参数如压力、温度、流量、电流等；通过无线网络将数据传输至云平台；云平台基于大数据存储、处理与分析技术，对采集的数据进行深度分析，利用创新设计并融合支持向量机和随机森林算法的向量随机森林(SRA)进行设备运行健康评分、状态评估和故障预测。该算法融合了精细的分类能力和抗噪性及特征评估，能够精准评分设备运行健康状态并有效预测故障。创新点在于利用向量融合方法将两种算法的优势互补，在多维特征空间中实现高效特征提取和决策融合，适应大数据和物联网复杂监测需求。本发明通过在燃气中压设备中部署高精度传感器的数据采集模块和无线通信的数据传输模块，结合大数据存储与处理技术、机器学习算法及智能预警机制，实现对设备运行状态的实时监控、故障预测和维护优化，从而提升燃气设备的安全性、可靠性和运维效率。