一种基于大数据的智能塑壳断路器控制方法及系统

本发明涉及塑壳断路器控制技术领域，公开了一种基于大数据的智能塑壳断路器控制方法及系统，通过设置在塑壳断路器上的多个传感器，实时采集断路器的运行数据以及电路系统的相关数据，得到多源异构数据；构建深度生成对抗网络对采集到的多源异构数据进行异常数据检测，经处理后得到预处理后的数据；采用CNN‑LSTM‑Transformer神经网络构建风险评估模型，将预处理后的数据输入风险评估模型中输出风险评估结果；根据风险评估结果，结合当前电路的运行环境和负载情况，基于自适应阈值决策算法和模糊逻辑控制，动态调整断路器的动作阈值，并制定相应的控制策略；本发明提高了断路器的控制智能化水平和可靠性。