摘要
本发明提供了一种电力运检的数字化运检系统及方法,涉及电力系统运维技术领域,基于电力设备数据和历史缺陷数据,构建电力运检知识图谱,通过多模态感知与推理一体化机制,推理潜在异常风险,利用云边端分层协同决策进行局部流程优化与全局优化,根据作业流程推理链路动态优化机制,实时动态调整推理顺序,将动态优化模块与补全后的电力运检知识图谱结合,完善电力运检知识体系,支撑作业流程推理与决策的自适应更新,再引入强化学习训练机制,实现电力运检专家模型的持续进化和性能优化。本发明解决了现有电力运检作业中实时感知能力不足、缺乏动态优化、难以持续更新及决策响应脱节的问题,能不断提升系统的推理准确率与智能决策能力。
技术关键词
运检系统
多模态
图谱
特征提取单元
数据采集单元
链路
异常数据
生成作业
识别模块
节点
动态
融合特征
电力系统运维技术
电力设备
决策
风险
推理规则
系统为您推荐了相关专利信息
扩增方法
扩增系统
散射成像
深度学习模型
生成对抗网络模型
血流动力学参数
分级分类器
血管
数据可视化
拓扑网络
偏好预测方法
线性回归模型
图片
多层卷积神经网络
社交关系图谱
舞蹈教学设备
动作捕捉模块
触觉反馈手套
多视角
地面反作用力