摘要
本发明涉及电力物联网故障诊断技术领域,公开了基于大模型动态优化的电力物联网异常行为诊断系统。该系统包括数据采集、特征提取、异常检测、动态优化和预警响应模块。数据采集模块采集区域内电力设备运行参数;特征提取模块通过运行参数提取状态特征向量,结合异常分析区域等得到偏离系数,融合风险评估值生成异常指数,依此裁定是否启动深度诊断;异常检测模块利用注意力机制模型挖掘深度特征并生成报告,结合实时调整参数判断是否触发预警;动态优化模块通过边缘计算节点保障数据交互,主链路异常时启用备用节点;预警响应模块根据风险等级匹配应急方案并下发指令。该系统可实现电力物联网异常行为的精准诊断与高效响应。
技术关键词
诊断系统
特征提取模块
风险评估值
指数
参数
动态
电力设备
输电设备
数据采集模块
节点
注意力机制
通信接口协议
预警机制
特征工程方法
数据清洗算法
故障诊断技术
实时数据
频率
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构建系统
动态更新系统
多任务深度学习
分析模型系统
指数
粉末合金
预警方法
邻域
多维特征向量
时域统计特征
视觉特征
融合特征
双向特征金字塔
状态监测方法
条件随机场模型
CT图像生成方法
注意力
转换编码器
图像生成模型
通道