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公开(公告)号:CN118152970B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410578307.3
申请日:2024-05-11
申请人: 国网山东省电力公司烟台供电公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F9/50 , H02J3/00
摘要: 本发明属于电力设备故障预测技术领域,公开了一种基于边缘计算算法的设备状态趋势感知方法,步骤包括获取本地电力设备数据,并对本地电力设备数据进行特征提取,得到本地电力设备特征数据;更新边缘电力设备上的局部设备状态趋势感知模型;将本地电力设备特征数据输入局部设备状态趋势感知模型,得出局部状态趋势评估指数;将局部状态趋势评估指数发送给云端的全局设备状态趋势感知模型进行分析处理,得出全局状态趋势评估指数;根据全局状态趋势评估指数对电网的设备状态趋势进行预警。本发明能够对电力设备的故障和异常发出预警,实现了降低电力设备状态趋势预测模型的计算数据量,减少了资源消耗。
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公开(公告)号:CN118152970A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410578307.3
申请日:2024-05-11
申请人: 国网山东省电力公司烟台供电公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F9/50 , H02J3/00
摘要: 本发明属于电力设备故障预测技术领域,公开了一种基于边缘计算算法的设备状态趋势感知方法,步骤包括获取本地电力设备数据,并对本地电力设备数据进行特征提取,得到本地电力设备特征数据;更新边缘电力设备上的局部设备状态趋势感知模型;将本地电力设备特征数据输入局部设备状态趋势感知模型,得出局部状态趋势评估指数;将局部状态趋势评估指数发送给云端的全局设备状态趋势感知模型进行分析处理,得出全局状态趋势评估指数;根据全局状态趋势评估指数对电网的设备状态趋势进行预警。本发明能够对电力设备的故障和异常发出预警,实现了降低电力设备状态趋势预测模型的计算数据量,减少了资源消耗。
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