摘要
本说明书的多个实施例涉及信息技术领域,具体涉及具备边缘计算及AI智能识别的配网故障监控方法及系统。所述方法包括步骤:在配网的变压器处部署边缘计算节点;周期性获取采集的电流监控数据、电压监控数据;周期性获取油样监控数据、变压器的工作噪声、变压器外壳采集的超声数据;提取电流特征及电压特征,获得线路故障预测结果;将油样监控数据与参考油样数据比对,获得油样比对结果;提取噪声频域特征,提取超声频域特征;将所述油样比对结果、噪声频域特征及超声频域特征,输入预先配置的故障诊断模型获得变压器故障预测结果;根据所述线路故障预测结果及变压器故障预测结果获得配网故障预测结果。
技术关键词
频域特征
线路故障预测
故障监控方法
故障诊断模型
中心服务器
油样
超声数据
时间序列特征
可执行程序代码
电压
电流特征提取
变压器外壳
配网故障
噪声
故障预测模型
特征提取模型
周期性
系统为您推荐了相关专利信息
暂态录波数据
区段定位方法
特征参量
深度神经网络
录波文件
智能舌诊系统
舌象特征
算法模型
舌象图像
多区域
监测数据处理方法
有机体
小波阈值去噪方法
机组
高频信号分量