基于人工智能技术的电力系统设备远程实时监控异常识别研究  

作　　者：孙振东 步冬冬 黄泽湘 李典 巫菁菁 

机构地区：[1]深圳供电局有限公司,广东深圳518001

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第12期223-226,共4页

摘　　要：电力系统设备运行的稳定性直接影响电力系统运行的安全性和稳定性,所以,做好电力系统设备异常监控识别对保证电力系统正常运行有非常重要的作用。电力系统主要采用了SCADA系统来进行设备监测,通过对电力系统各项运行数据进行采集分析来实现电力系统设备运行状态的监测和故障预警。但是SCADA系统在进行大规模数据处理和识别复杂异常情况时存在一定的局限性,影响监控与异常识别的准确性。本文设计了一种基于人工智能技术(AI)的电力系统设备远程实时监控异常识别方法,采用云台摄像头来进行电力系统设备视频图像信息的采集,然后采用变分模态分解法进行异常特征提取,采用支持向量机进行样本训练,从而实现电力系统远程实时监控异常识别。

关 键 词：人工智能技术 电力系统 远程 实时监控 异常识别 

分 类 号：TM769[电气工程—电力系统及自动化]