摘要
本发明提供了一种用于金属电表箱的环境数据管理系统,涉及电力设备监测技术领域,通过多维监测与精准预警,且通过多传感器阵列与关联分析模型结合,实现环境风险的立体感知,从而提高该系统的预警准确率;通过双链路抗干扰传输,采用5G+LoRa双链路设计,有利于提高该系统数据传输的成功率,解决电力复杂环境下的通信难题;通过智能运维决策,基于机器学习的故障预测模型,提高该系统的维护稳定性,降低非计划停电次数;通过高可靠性设计,实现自诊断、远程升级与数据冗余机制,可以有效的降低系统的故障率;通过灵活扩展性,模块化架构支持传感器类型与数量的灵活配置,适用于不同规格的金属电表箱场景,从而提高系统的适用性。
技术关键词
环境数据管理系统
金属电表箱
多传感器阵列
预警组件
故障预测模型
分布式时序数据库
LSTM神经网络模型
执行传感器校准
电力设备监测技术
差分传输技术
数据传输模块
可视化界面
数据可视化
数据存储模块
实时数据
监控界面
数据处理模块
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故障预测模型
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