基于深度学习的电力计量检定流水线故障预警技术

作     者：杨玺 区永健 庞皓元 赵炳辉 YANG Xi;QU Yong jian;PANG Hao yuan;ZHAO Bing hui

作者机构：广东电网有限责任公司江门供电局广东江门529000 

基　　金：中国南方电网公司科技项目(GD-KJXM-20172765) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第4期

页      码：153-157页

摘      要：传统故障诊断系统通过传感网络、采集网络、日志报文等技术收集检定系统的运行数据,但采集数据量较少,专家判断法、决策树法、SDG模型等传统的数据挖掘方式效率较低、诊断效果差。针对现状,文中将深度学习技术引入自动化流水线的检定系统,实现故障预警、诊断一体化,基于深度学习神经网络构建针对自动化流水线的故障分类模型,并用实际系统运行数据对模型预警效果进行测试验证。算法验证最终以概率形式给出故障预警结果,充分考虑流水线及设备相互间影响的因素,结果表明,该方法具有理想的故障预警效果,为自动化流水线的故障排查与预防提供更精确的信息。

主 题 词：电力智能化 计量自动化流水线 故障预警模型 深度学习 神经网络 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.04.033

馆 藏 号：203891585...