基于AI模型的电力大数据采集处理方法及系统

    公开(公告)号:CN117131457B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311394719.3

    申请日:2023-10-26

    摘要: 本申请实施例提供一种基于AI模型的电力大数据采集处理方法及系统,首先,获取目标电力服务分区的多个电力数据采集事件的样例电力采集数据序列和初始电力系统故障诊断网络。然后,获取各电力数据采集事件对应的第二长短期记忆网络。接着,根据每个电力数据采集事件的样例电力采集数据序列,循环地对其对应的第二长短期记忆网络进行知识学习,直到网络符合收敛要求,生成完成知识学习的第二长短期记忆网络。最后,基于初始电力系统故障诊断网络和各电力数据采集事件对应的完成知识学习的第二长短期记忆网络,生成目标电力服务分区的目(56)对比文件CN 115328088 A,2022.11.11CN 113360679 A,2021.09.07CN 111414477 A,2020.07.14CN 108536123 A,2018.09.14CN 111552609 A,2020.08.18CN 110829417 A,2020.02.21CN 112712205 A,2021.04.27CN 116451148 A,2023.07.18CN 114528897 A,2022.05.24CN 114925809 A,2022.08.19WO 2021017416 A1,2021.02.04US 2021168021 A1,2021.06.03US 2021357282 A1,2021.11.18童轶之.结合残差收缩和长短期记忆网络的轴承故障诊断《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2023,第2023年卷(第2期),C029-751.孙永峰.基于卷积和循环神经网络的风电机组滚动轴承故障诊断方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2023,第2023年卷(第2期),C042-794.Soufiane Belagoune等.Deep learningthrough LSTM classification andregression for transmission line faultdetection, diagnosis and location inlarge-scale multi-machine power systems.《Measurement 》.2021,1-14.