摘要
本发明公开了一种智能化配电网用低压开关设备的检测方法及系统,属于电力设备检测技术领域,通过设备关键位置的多种传感器,按不同运行状态对应频率采集数据,经工业级通信和边缘计算节点传输。对数据预处理,含处理缺失值、标准化及小样本故障数据增强。基于预处理数据,用深度学习模型提取特征参数。构建评估模型,先筛选关键因子,再训练并优化两种模型融合为最终评估模型。异常或故障时,借故障诊断模型确定故障情况,再制定决策方案。本发明实现了对低压开关设备的全面、精准、实时监测与管理。
技术关键词
低压开关设备
智能化配电网
线性回归模型
神经网络模型
历史运行数据
深度学习模型
故障诊断模型
故障诊断算法
随机梯度下降
历史故障数据
数据特征提取
损失函数取值
支持向量机算法
决策
电力设备检测技术
分片
分类准确率
故障诊断模块
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络模型
超宽带信道
门控循环单元
构建深度神经网络
识别方法
负载状态信息
适配器
参数
建立网络通信
多层感知机
图像生成方法
输出模块
构建深度学习网络
栅格
上采样