摘要
本发明公开了一种配电网的设备故障预测方法、装置、介质及设备,属于配电网领域,本申请通过实时采集配电网中各个设备的运行数据和环境数据,利用预设的健康评估模型对运行数据进行多维度特征提取,评估设备健康状况;将健康评估结果与环境数据融合构建综合影响矩阵,当矩阵中的风险系数超过预设阈值时,通过支持向量机模型预测故障风险,确定高风险设备;随后,调整高风险设备的数据采集频率,获取更密集的运行和环境数据;最终,结合贝叶斯推理方法,对高风险设备的故障时间区间进行预测,实现对设备故障的准确预警和高效维护调度,本申请有效解决现有技术无法准确高效地对配电网设备的故障时间区间进行预测的问题。
技术关键词
设备故障预测方法
设备健康评估
支持向量机模型
贝叶斯推理方法
多维度特征提取
配电网设备
数据采集频率
历史故障数据
历史运行数据
后验概率
矩阵
主成分分析技术
气象监测系统
高风险
可读存储介质
设备健康状态
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