摘要
本发明涉及园区电力管理领域,公开了一种园区电力智能管理方法和系统,其技术方案要点是S1、构建全维度采集网络,并进行数据采集;S2、对采集数据进行预处理、标签化处理,构建数据关联网络;S3、基于所述数据关联网络,筛选重点数据对象,整合历史电力数据、环境数据及关联数据,采用机器学习算法训练智能预测模型群;S4、利用所述智能预测模型群对数据对象进行实时监测,通过动态阈值设定、实时数据对比及异常类型判定识别电力运行异常;S5、根据异常类型与严重程度进行分级预警;S6、对异常数据对象进行智能故障诊断,生成处置方案并跟踪处置过程;S7、根据智能预测模型群的应用结果优化数据关联网络、预测模型及预警响应流程。
技术关键词
电力智能管理
智能故障诊断
训练智能
机器学习算法
对象
智能管理系统
高精度智能电表
模型训练模块
异常数据
实时数据
故障诊断算法
能耗
故障知识库
长短期记忆网络
实时监测数据
定位故障点
历史运行数据
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机器学习算法
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协方差矩阵
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