基于机器学习与边缘计算的电力设备健康监测系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种创新的基于机器学习与边缘计算的电力设备健康监测系统及方法，旨在实现对变电站、输电线路以及其他关键电力设备的实时状态监测和智能故障预测。系统通过部署多种高精度传感器实时采集设备运行数据，利用边缘计算模块进行初步数据预处理和存储，以降低数据传输延迟并提高处理效率。核心的机器学习分析模块采用自适应算法，动态调整模型参数以适应设备运行的实时变化，从而提高故障预测的准确性。状态评估模块综合分析数据，评估设备健康状态，并在异常情况下通过预警与决策模块及时发出预警，为维护人员提供科学的维护决策支持。用户交互模块以直观的用户界面展示监测数据和分析结果，便于操作人员监控和维护。本系统不仅提升了电力设备的运行效率和安全性，还降低了运维成本，为电力系统的智能化管理和高效运行提供了强有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及电力系统设备的状态监测领域，特别是指一种结合了先进的机器学习技术和边缘计算能力的电力设备健康监测系统及方法。该系统旨在通过实时采集和分析电力设备的关键运行数据，如电压、电流、温度和振动等参数，来评估设备的健康状况并预测潜在的故障。在智能电网和电力系统的可靠性、安全性及经济性日益受到重视的背景下，本专利技术提供了一种创新的解决方案，以提高电力设备运维的智能化水平，确保电网的稳定运行，并为电力系统的数字化转型提供强有力的技术支持。

技术介绍

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技术介绍
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1、在传统的电力系统中，电力设备的健康状况监测和故障预防主要依赖于定期的人工检查和有限的自动化系统。这些方法通常缺乏实时性和预测性，不能有效地发现和预防潜在的设备故障。此外，传统的维护策略通常基于固定的维护周期，这种策略不仅效率低下，而且可能在设备实际需要维护时未能及时响应。

2、随着大数据、人工智能、物联网和边缘计算等技术的发展，电力设备的健康监测和维护领域迎来了新的机遇。机器学习算法能够从大量历史和实时数据中学习设备的正常运行模式，并识别异常状态，从而实现故障的早本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力设备健康监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力设备健康监测系统，其中数据采集模块进一步包括：

3.根据权利要求1所述的电力设备健康监测系统，其中边缘计算模块进一步包括：

4.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中机器学习分析模块进一步包括：

5.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中状态评估模块进一步包括：

6.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中预警与决策模块进一步包括：

7.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中用户交互模块...

【技术特征摘要】

1.一种电力设备健康监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力设备健康监测系统，其中数据采集模块进一步包括：

3.根据权利要求1所述的电力设备健康监测系统，其中边缘计算模块进一步包括：

4.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中机器学习分析模块进一步包括：

5.根据任一前述权利要求所述的电力设备健康监测系统，其中状态评估模块进一步包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：段晓宇，
申请(专利权)人：段晓宇，
类型：发明
国别省市：