基于深度学习的水电站启闭机监控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及水电站控制技术领域，公开了一种基于深度学习的水电站启闭机监控方法及系统，包括：采集水电站启闭机监控数据，对数据进行多模态数据集成；构建模拟水电机启闭机运行环境，建立深度强化学习算法模型；使用多数据集训练DRL模型，在模拟环境中进行测试运行并评估，根据评估结果对模型进行优化；将模型集成到监控运行系统中，完成对水电站启闭机的自动监控。本发明专利技术提供的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，通过深度学习模型自动化决策过程，减少了对人工操作的依赖，提高了操作效率。模型能够学习并实施最优的启闭策略，以最大化水能利用率和发电效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水电站控制，具体为基于深度学习的水电站启闭机监控方法及系统。

技术介绍

1、传统的水电站的控制主要依赖于手动操作，如通过人工开关启闭机来控制水流。随着技术的发展，自动化控制系统被广泛应用于水电站，使得水流和发电量的调节更加准确和高效。这些系统通常包括众多传感器，用于实时监测水位、水流速度、压力等关键参数，以及自动控制面板和程序逻辑控制器（plc）来执行预设的控制命令。近年来，信息技术的进步为水电站控制带来了革新。先进的数据处理和通信技术，如无线传感器网络和远程数据传输，允许更迅速和灵活的监控管理。现代水电站控制技术趋向于集成化、智能化和自动化，旨在实现更高效的能源管理和更稳定的电力供应。而一般的自动化控制方法并不能满足复杂的水情下对启闭机进行灵活而精细的自动控制。过多的人工操作的存在使整个控制系统效率低下，且操作错误的情况屡见不鲜。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术解决的技术问题是：对水电站启闭机进行自动化检测和管控。

3、为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述多模态数据集成包括，识别数据源，对不同来源的数据进行预处理并构建综合数据集；

3.如权利要求2所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述建立深度强化学习算法模型包括，构建策略梯度算法DPG，执行当前策略，收集经验数据更新策略网络，计算目标值，最大化预期回报；

4.如权利要求3所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述优化包括，在训练过程中，使用优化器处理深度强化学习算法模型DRL中的神经网...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述多模态数据集成包括，识别数据源，对不同来源的数据进行预处理并构建综合数据集；

3.如权利要求2所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述建立深度强化学习算法模型包括，构建策略梯度算法dpg，执行当前策略，收集经验数据更新策略网络，计算目标值，最大化预期回报；

4.如权利要求3所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述优化包括，在训练过程中，使用优化器处理深度强化学习算法模型drl中的神经网络的非凸优化问题；

5.如权利要求4所述的基于深度学习的水电站启闭机监控方法，其特征在于：所述模拟水电机启闭机运行环境包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓飞，张建，王勇飞，裘伟，李胜，徐建洪，郭浩，
申请(专利权)人：国能大渡河检修安装有限公司，
类型：发明
国别省市：