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一种高压套管多模态在线监测及预警方法
摘要文本
本发明属于在电力设备在线监测技术领域，具体是涉及一种高压套管多模态在线监测及预警方法；主要包括以下步骤：传感单元多模态数据采集、数据融合、深度学习模型训练、异常检测与预警、部署自适应传感单元、预测与维护，通过多模态数据融合和使用训练好的深度学习模型和历史数据，对套管未来的健康状态进行预测，更准确地监测套管的健康状态，及时发现问题并采取措施，提高套管的安全性和可靠性，同时能够实现定期维护和预防性维护的，减少不必要的维护工作和费用，降低因维护不及时而造成的风险。 来自：
申请人信息
- 申请人:山东和兑智能科技有限公司
- 申请人地址:250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区经十路7000号汉峪金融商务中心一区3号楼1401
- 发明人: 山东和兑智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种高压套管多模态在线监测及预警方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410047449.7 |
| 申请日 | 2024/1/12 |
| 公告号 | CN117572295A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G01R31/62 |
| 权利人 | 山东和兑智能科技有限公司 |
| 发明人 | 郑含博; 陈鑫; 赵飞; 袁福强; 杨文强; 张建业 |
| 地址 | 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区经十路7000号汉峪金融商务中心一区3号楼1401 |
专利主权项内容
1.一种高压套管多模态在线监测及预警方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)数据采集：使用多模态传感单元对高压套管进行多模态数据采集；(2)数据融合：将多模态传感单元采集的多模态数据进行融合，生成综合的套管健康状态数据；(3)深度学习模型训练：使用融合后的套管健康数据对深度学习模型进行训练；(4)异常检测与预警：通过训练好的模型，对实时采集的套管数据进行异常检测和预警；当模型检测到套管出现异常时，将触发相应的预警机制；(5)优化传感单元设置：结合套管的结构特征和环境需求，利用人工智能算法进行传感单元部署的优化；根据套管的状态变化，智能算法可自动调整传感单元的布置方案以最大程度提高监测系统的准确性和可靠性；(6)预测与维护：利用训练好的深度学习模型和历史数据，预测套管未来的健康状态，并优化维护策略。。搜索马 克 数 据 网