摘要
本发明公开了一种基于人工智能的输电线路故障识别方法及装置,涉及输电线路故障识别技术领域;确定目标区域的线路数据,根据线路数据进行数据采集得到原始行波信号,并对原始行波信号进行过滤得到时域信号;将时域信号通过自适应变分模态分解得到模态分量,根据模态分量计算得到故障点;根据故障点确定巡检方案,执行巡检方案得到故障点图像,通过人工智能对故障点图像进行警报判断。精确采集线路数据和行波信号,采用先进滤波技术过滤噪声,提高信号质量;利用自适应变分模态分解精准提取模态分量,增强故障点定位精度;结合人工智能图像识别,快速准确判断故障,实现自动化运维,提升输电线路运维效率和电力系统稳定性。
技术关键词
输电线路故障识别
行波模式
包络
参数
信号过滤模块
瞬时频率提取
双端行波测距
算法
矩阵
信号转换模块
人工智能图像识别
数据
警报
输电线路运维
点定位精度
系统为您推荐了相关专利信息
电驱系统
仿真优化方法
多体动力学模型
系统动力学模型
电机转子
车辆传感器数据
自行车模型
记忆
质心侧偏角估计
计算机程序指令
时序特征
稳态信息
序列
神经网络模型
离散余弦变换
经验模态分解方法
故障诊断模型
模糊粒子群算法
电缆故障诊断
门控循环单元
参数计算方法
关键点
融合特征
池化特征
多尺度特征金字塔