【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力业务数据处理，具体为基于ai和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法。
技术介绍
1、电力业务数据智能处理是指利用人工智能、大数据、云计算等先进技术，对电力行业产生的海量数据进行收集、存储、分析和应用的过程。这种处理方式旨在提高电力系统的运行效率、优化资源配置、增强决策支持能力，并提升客户服务质量。故障检测与预防维护是电力业务数据智能处理的一个关键应用：通过分析传感器数据，实时监控设备状态，预测潜在故障，从而实现预防性维护，减少停机时间和维修成本。电力业务数据具有大规模、高时效性和复杂性的特点，数据的收集和处理必须非常迅速，以支持即时决策。电力系统是一个复杂的网络，数据需要在多个层面上进行集成和分析，而电力业务涉及的数据量巨大，给实时故障判断带来不利影响。在大规模电力业务数据下，一个边缘节点对故障判断的准确度不高，而使用中心服务器进行故障判断又会对故障判断的速度产生影响，如何改善故障判断的效果成为了一个亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于ai和...
【技术保护点】
1.基于AI和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，在步骤S1-2中，所述故障预测准确率y按照以下公式进行计算：
3.根据权利要求2所述的基于AI和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，在步骤S1-2中，还包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于AI和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，实时调整电力业务数据的处理顺序，还包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于AI和云技术的电力业务数据智能处理...
【技术特征摘要】
1.基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，在步骤s1-2中，所述故障预测准确率y按照以下公式进行计算：
3.根据权利要求2所述的基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，在步骤s1-2中，还包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，实时调整电力业务数据的处理顺序，还包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，在步骤s4-2中，边缘节点对其他节点故障判断的辅助效果通过以下步骤确定：
6.根据权利要求5所述的基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，实时对电力系统进行故障监测还包括以下步骤：
7.基于ai和云技术的电力业务数据智能处理系统，应用于权利要求1-6中任一项所述的基于ai和云技术的电力业务数据智能处理方法，其特征在于，包括边缘节点、云平台、数据采集模块、数据存储模块和报警模块；所述边缘节点与所述云平台相互连接，用于对电力业务数据进行初步故障判断；所述云平台作为中心服务器，云平台输出端与所述报警模块相互连接，用于确定电力业务数据的处理顺序，并对电力业务数据进行故障判断；所述数据采集模块的输出端与所述边缘节点和所述数据存储模块的输入端相互连接，用于获取电力设备的运行状态数据和性能参数；所述数据存储模块的输出端与所述云平台的输入端相互...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡涛，黄俊东，郭兆丰，宋子昂，廖荣涛，徐宁，杨文清，张万才，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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