摘要
本申请公开了一种电网设备故障分析方法、装置、计算机设备及存储介质,涉及电网设备故障诊断技术领域,本申请整合电网中各类广泛分布且复杂多样的数据源,基于雪花模型构建高度结构化且逻辑清晰的数据架构,在短时间内从海量数据中快速定位到与故障分析相关的数据。同时,在Hadoop分布式文件系统中进行数据存储,利用其强大的分布式存储、数据冗余和容错机制,极大地丰富故障分析的信息维度,为电网设备故障分析提供稳定的数据基础。而且综合考虑电网设备故障的多种复杂因素,构建全面且适应性强的模型体系,能准确识别各种复杂的故障类型,有效避免因模型单一或不准确导致的故障诊断失误,尤其是在恶劣天气等复杂情况下,提高故障预测和诊断的能力。
技术关键词
电网设备
故障诊断模型
故障预测模型
雪花模型
气象历史数据
循环神经网络算法
实时数据
支持向量机算法
数据存储格式
故障分析方法
数据分布
分区策略
机器学习算法
故障风险评估
设备故障数据
设备故障概率
历史故障数据
设备运行数据
系统为您推荐了相关专利信息
电网故障诊断系统
电网故障诊断模型
多层卷积神经网络
故障诊断模块
神经网络架构
趋势预测模型
故障诊断模型
行程
检测杆
道岔尖轨
绝缘电阻值
液流电池储能系统
电路开关
系统故障定位方法
绝缘电阻检测装置
高压开关设备
关键运行参数
故障预测方法
设备运行故障
热传导散热
变电设备
故障诊断模型
故障诊断方法
图像分割模型
多光谱