【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障检测，尤其涉及一种故障预测数据生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着现代科技发展壮大，用电器数量与日俱增，变电厂通过对用电器供电，维持人们的日常生活，但随着变电设备的负载增多，易引发不安全事故的发生，对故障提前预测，及时维修，可避免引发更大的不安全事故。
2、当前，通过维修人员使用检测设备对变电设备进行周期性监测，凭借经验预测设备的故障信息。
3、但是，人为周期性监测设备运行状态效率低，预测故障信息不够准确。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种故障预测数据生成方法、装置、设备及介质，以提高故障预测数据生成的准确率。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种故障预测数据生成方法，该方法包括：
3、获取变电设备在采集时间段内的至少一类传感器的检测数据；
4、在变电设备的各类传感器的检测数据中筛选得到变电设备的至少一个关键特征数据；
5、根据变电设备的各类传感器的检测数据和变电设备的各关键特征...
【技术保护点】
1.一种故障预测数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述变电设备的各类传感器的检测数据中筛选得到所述变电设备的至少一个关键特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对各类传感器，将所述变电设备针对该类传感器的故障等级和检测数据进行关联性分析，在所述变电设备的各类传感器的检测数据中筛选得到所述变电设备的至少一个关键特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变电设备的各类传感器的检测数据和所述变电设备的各关键特征数据，获取所述变电设备在预...
【技术特征摘要】
1.一种故障预测数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述变电设备的各类传感器的检测数据中筛选得到所述变电设备的至少一个关键特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对各类传感器，将所述变电设备针对该类传感器的故障等级和检测数据进行关联性分析，在所述变电设备的各类传感器的检测数据中筛选得到所述变电设备的至少一个关键特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变电设备的各类传感器的检测数据和所述变电设备的各关键特征数据，获取所述变电设备在预测时间段内的故障预测数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述变电设备的各类传感器的检测数据进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈奕虹，曾乔迪，蒋文辉，陈煜敏，陈波，杨映春，
申请(专利权)人：南方电网数字电网科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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