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      一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法及系統(tǒng)與流程

      文檔序號:40403941發(fā)布日期:2024-12-20 12:27閱讀:來源:國知局

      技術(shù)特征:

      1.一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法,其特征在于,包括以下步驟:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法,其特征在于,對歷史設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:對歷史設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并按劃分的時間段分類,所述歸一化處理方法:

      3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法,其特征在于,對歷史音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:對于歷史音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化特征提取,并按劃分的時間段分類,所述數(shù)字化特征提取方法如下:

      4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法,其特征在于,對歷史視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:對于歷史視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化特征提取,并按劃分的時間段分類,所述數(shù)字化特征提取方法如下:

      5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法,其特征在于,所述如若干故障辨識結(jié)果不一致,則通過貝葉斯推理得到每一種故障出現(xiàn)的概率,具體為:

      6.一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理系統(tǒng),其特征在于,包括:數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)處理模塊,所述數(shù)據(jù)采集模塊包括電網(wǎng)設(shè)備傳感器、電網(wǎng)現(xiàn)場錄音機、電網(wǎng)現(xiàn)場監(jiān)控攝像頭;所述數(shù)據(jù)處理模塊包括電網(wǎng)現(xiàn)場邊緣計算機;

      7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理系統(tǒng),其特征在于,對歷史設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:對歷史設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并按劃分的時間段分類,所述歸一化處理方法:

      8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理系統(tǒng),其特征在于,對歷史音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:對于歷史音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化特征提取,并按劃分的時間段分類,所述數(shù)字化特征提取方法如下:

      9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理系統(tǒng),其特征在于,對歷史視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:對于歷史視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化特征提取,并按劃分的時間段分類,所述數(shù)字化特征提取方法如下:

      10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理系統(tǒng),其特征在于,所述如若干故障辨識結(jié)果不一致,則通過貝葉斯推理得到每一種故障出現(xiàn)的概率,具體為:

      11.一種計算設(shè)備,其特征在于,包括:一個或多個處理器、一個或多個存儲器以及一個或多個程序,其中一個或多個程序存儲在所述一個或多個存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執(zhí)行,所述一個或多個程序包括用于執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至5所述的方法中的任一方法的指令。

      12.一種存儲一個或多個程序的計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述一個或多個程序包括指令,所述指令當(dāng)由計算設(shè)備執(zhí)行時,使得所述計算設(shè)備執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至5所述的方法中的任一方法。


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明公開了一種電力設(shè)備運行故障辨識與推理方法及系統(tǒng),包括:獲取歷史設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、歷史音頻數(shù)據(jù)和歷史視頻數(shù)據(jù),并分別進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的特征作為輸入,歷史數(shù)據(jù)作為輸出,按劃分的時間段分類,采用深度置信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練,訓(xùn)練后得到若干模型;將實時設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、實時音頻數(shù)據(jù)和實時視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理后輸入若干模型,得到若干故障辨識結(jié)果;如若干故障辨識結(jié)果一致,則可得到確定的故障信息,如若干故障辨識結(jié)果不一致,則通過貝葉斯推理得到每一種故障出現(xiàn)的概率。本申請能夠提高故障檢測的精度,極大地提升了電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。

      技術(shù)研發(fā)人員:張楠,張文強,張峰達(dá),李壯壯,劉萌,鄭文杰,楊祎,林穎,孫鎮(zhèn),楊文清,張偉,王濤
      受保護的技術(shù)使用者:國網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
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