摘要
本发明涉及配电网运维管理领域,公开了一种用于配电网智能运维优化与全生命周期管理系统,包括:数据采集模块采集配电网设备的运行数据、环境数据以及历史故障数据;故障预测模块基于深度学习算法对采集到的数据进行分析,建立故障预测模型,预测配电网设备的故障风险值;巡检路径优化模块根据故障预测模块输出的故障风险值,结合配电网设备的地理位置信息,利用路径规划算法生成优化的巡检路径;运维决策模块根据故障预测模块的故障风险以及巡检路径优化模块生成的巡检路径,制定相应的运维决策,并基于配电网设备预测的故障风险值与历史运行数据生成配电网设备寿命评估报告及更新换代建议。
技术关键词
配电网设备
生命周期管理系统
巡检路径
巡检设备
故障预测模型
路径规划算法
深度学习算法
历史故障数据
历史运行数据
地理位置信息
长短期记忆神经网络
决策
数据采集模块
高故障风险
车辆路径规划
时序依赖关系
配电网运维