摘要
本发明公开了一种终端和表计健康状态评估方法、系统、设备及存储介质,涉及电力设备健康状态评估与监测技术领域,方法包括:基于终端和表计全工作过程状态数据构建健康因子融合模型,计算融合健康因子;针对其退化的非线性、随机性及时空特性,构建考虑个体差异的健康状态退化数据驱动模型;结合退化机理,建立健康状态评估模型并实时评估。本发明运用大数据和深度学习技术,能全面分析设备运行数据,构建评估模型,实现强大实时监测。采用数据与机理双模型,提高评估准确性。考虑设备个体差异与使用环境,调整参数实现最优匹配,增强模型适应性与实用性。还能提前预测设备问题,开展预防性维护,避免突发故障损失。
技术关键词
健康状态评估方法
数据驱动模型
终端
因子
计算机可执行指令
性能退化规律
电力设备健康状态评估
健康状态评估系统
故障特征
非线性状态空间
模糊层次分析法
统计特征
热耦合模型
设备运行数据
状态空间模型
深度学习技术
深度神经网络