深度学习驱动的变电站电气设备运行状态检测系统研究  

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作  者:王媛媛 宋禹锐 

机构地区:[1]河北易县抽水蓄能有限公司

出  处:《电气技术与经济》2024年第11期78-80,共3页Electrical Equipment and Economy

摘  要:本文针对变电站电气设备运行状态检测中存在的数据利用率低、故障诊断准确率不高等问题,提出了一种基于深度学习的状态检测系统。该系统采用多种类型的传感器对设备进行在线监测,通过数据预处理和特征提取技术有效融合多源异构数据,并使用CNN-LSTM混合诊断模型实现设备故障的早期诊断和预警。实验结果表明,该系统能够准确识别变压器局部放电、过热、油中溶解气体异常等典型故障类型,诊断准确率达到98.5%,为变电站的智能运维提供了新的解决方案。

关 键 词:变电站 设备状态检测 深度学习 

分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

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