一种基于机器视觉的配电柜备调控系统

本发明涉及配电柜设备监测技术领域，公开了一种基于机器视觉的配电柜备调控系统，旨在提升电力系统的稳定性和运行效率。系统通过高清摄像头实时采集配电柜内部设备图像，运用卷积神经网络CNN算法进行设备识别与状态监测，再结合长短期记忆网络LSTM算法预测设备未来状态趋势。调控决策模块采用深度强化学习算法，根据设备当前及未来状态智能生成调控指令。执行控制模块则负责接收指令并控制配电柜设备。本发明实现了对配电柜设备的智能监测与精准调控，有效提高了电力系统的自动化水平和稳定运行能力，降低了人工巡检成本，提升了故障应对的及时性和准确性，为电力系统的智能化管理提供了有力支持。