摘要
本发明提供了一种变电站自动化设备故障检测方法、设备、系统及介质,首先获取变电站的一次设备数据和二次设备数据;随后进行关联分析,得到显性关联和隐性关联;根据一次设备数据、显性关联和隐性关联,得到一次设备的第一故障画像和二次设备的第二故障画像;根据二次设备数据、显性关联和隐性关联,得到一次设备的第三故障画像和二次设备的第四故障画像;根据第一故障画像和第三故障画像,确定一次设备的故障检测结果;根据第二故障画像和第四故障画像,确定二次设备的故障检测结果。本发明通过全面挖掘一次设备数据与二次设备数据的关联,从多元视角精准刻画设备故障,弥补单一模型适应性差的缺陷。
技术关键词
变电站自动化设备
二次设备
故障检测方法
画像
支持向量机模型
数据
深度学习模型
故障检测系统
可读存储介质
处理器
采集终端
电子设备
图谱
拓扑图
存储器
计算机
视角
系统为您推荐了相关专利信息
可见光图像
故障检测模型
光伏组件
融合特征
纹理特征
二次设备调试
开关量信号
接线电缆
故障报警信号
切换板卡
系统故障检测方法
离散系统
残差生成器
动态数学模型
协方差矩阵
数据收集模块
实时数据
生成用户画像
强化学习模型
特征提取单元
母排温度
传感光纤
柔性直流输电功率
接触点
支持向量机模型