摘要
本发明公开了一种基于知识图谱的电力故障智能监测方法及系统,涉及电力故障智能监测技术领域,包括根据历史故障库,获取故障神经网络,基于电力设备拓扑和历史故障库构建故障知识图谱,生成部件级关联规则,基于故障神经网络推理的结果,输出包含故障部件定位及演化路径的概率化溯源报告。本发明通过结合多模态传感器数据与时标对齐技术、可学习的门控注意力机制及知识图谱,实现了电力变压器故障的智能监测与精准定位。利用条件生成对抗网络扩充故障图片集,并基于历史故障库构建故障神经网络,能够有效识别稀缺故障类型并提高故障诊断的准确性。同时,概率化溯源报告显著提升了故障检测的及时性和可靠性,减少了停电时间和维护成本。
技术关键词
故障图片
多模态传感器
电力变压器部件
特征数据信息
故障智能监测系统
条件生成对抗网络
故障类别
电力变压器故障
神经网络推理
图谱
高精度时间同步
静态特征
电力变压器结构
构建决策树
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
网络安全威胁
分类正确率
特征数据信息
Adaboost算法
场景
夏热冬暖地区
强化学习框架
控制空调系统
水蓄冷系统
混合制冷
状态预测方法
统计特征提取
多模态
特征数据信息
模态特征
肉制品异物
多模态传感器
X射线成像器
在线检测方法
视觉图像传感器
柔性材料生产线
ERP系统
分布式控制节点
生成产品标签
标签管理