基于循环神经网络算法的高低压配电柜设备状态监测研究  

作　　者：梅宜才 

机构地区：[1]中电黄冈大别山发电运营管理有限公司

出　　处：《电气技术与经济》2024年第11期63-65,共3页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：随着电力系统的不断发展,高低压配电柜设备作为电能传递和分配的关键设备,承担着重要的电力控制功能。然而,在长时间运行和复杂工况下,高低压配电柜设备面临着各种问题。因此,本文提出了一种基于深度学习的高低压配电柜设备状态监测策略。首先,通过采集高低压配电柜设备的实时数据,包括电流、电压、功率等参数,建立高低压配电柜设备状态监测模型。通过循环神经网络算法的学习和优化,可以得到高低压配电柜设备的状态特征。接下来,将得到的状态特征与预设的设备状态进行比对,可以实时监测高低压配电柜设备的运行状态。通过实验和数据分析验证了所提出方法的有效性和可行性。结果表明,基于深度学习的高低压配电柜设备状态监测与自动控制策略在提高设备运行稳定性、减少故障发生率等方面具有显著的效果。

关 键 词：高低压配电柜设备 状态监测 深度学习 循环神经网络 

分 类 号：TM6[电气工程—电力系统及自动化]