【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统自动化，特别是涉及一种基于深度学习和知识图谱的换流站设备运维方法。
技术介绍
1、换流站作为电力系统中重要的组成部分，其设备的稳定运行对保证电网的可靠性和安全性至关重要。换流站内包括了多种高压电气设备，如变压器、断路器等，这些设备都需要精确和高效的运维管理方式来避免故障带来的严重后果。
2、传统的换流站设备运维方式通常依赖于定期的物理检查和基于经验的预测。这种方式不仅耗时耗力，而且可能因为人为因素和技术限制导致故障诊断不准确。随着设备运行环境的复杂化，传统方法更加难以满足现代电力系统对运维效率和反应速度的高要求。
3、近年来，随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习在目标检测领域的广泛应用，提供了一种新的解决方案来提高换流站设备的故障检测和诊断准确性。深度学习技术能够通过分析设备运行期间收集的图像和传感器数据，自动识别出潜在的故障模式。然而，仅靠深度学习的诊断结果有时可能缺乏足够的决策支持，特别是在故障处理和预防维护策略的制定上。
4、知识图谱作为一种强大的数据整合和知识管理工...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习和知识图谱的换流站设备运维方法，其特征在于，该运维方法包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的运维方法，其特征在于，所述目标检测方法使用基于深度卷积神经网络的目标检测模型来分析监控视频或图像数据，以实现高精度的故障识别和定位；该目标检测模块能够识别出各种类型的设备故障，包括短路、电气火花和机械损坏等，从而为后续的故障处理提供准确的基础信息。
3.根据权利要求1所述的运维方法，其特征在于，所述知识图谱的构建步骤包括对收集到的数据进行实体抽取、关系抽取、属性抽取等；并且可以将收集到的新的故障数据进行处理后添加到现有的图谱中，保持...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和知识图谱的换流站设备运维方法，其特征在于，该运维方法包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的运维方法，其特征在于，所述目标检测方法使用基于深度卷积神经网络的目标检测模型来分析监控视频或图像数据，以实现高精度的故障识别和定位；该目标检测模块能够识别出各种类型的设备故障，包括短路、电气火花和机械损坏等，从而为后续的故障处理提供准确的基础信息。
3.根据权利要求1所述的运维方法，其特征在于，所述知识图谱的构建步骤包括对收集到的数据进行实体抽取、关系抽取、属性抽取等；并且可以将收集到的新的故障数据进行处理后添加到现有的图谱中，保持知识图谱的持续更新和优化；该知识图谱能够不断进行更新，从而为故障诊断和决策提供准确、全面的支持。
4.根据权利要求1所述的运维方法，其特征在于，所述故障处理决策包括具体的维...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨航，顾文娟，李天贵，刘浩状，高文奇，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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