基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置，包括数据采集模块、异常检测模块、DCS控制模块、通信模块和电力管理平台，本申请通过数据采集模块实现电力数据的全面、实时采集，并利用信号调理电路确保电力数据的采集质量，有效降低了噪声和干扰对系统的影响；结合深度学习模型与异常检测模块的电力DCS系统故障监测方案，能够充分利用深度学习在处理复杂非线性关系和模式识别方面的强大能力，同时借助异常检测模块的快速响应特性，实现对电力系统异常的实时监测和精确预警，从而显著提升系统的稳定性和安全性，有效预防潜在故障，减少意外停机时间，确保电力供应的连续性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力dcs系统故障监测，特别是涉及一种基于深度学习的电力dcs系统故障监测装置。

技术介绍

1、随着电力工业的快速发展，电力分布式控制系统(dcs)作为现代电力生产过程中的关键组成部分，承担着监控、控制和优化电力生产过程的重要任务。dcs系统集成了大量传感器、执行机构和控制器，通过复杂的网络架构实现数据的实时采集、处理与传输，从而确保电力生产的高效与安全。

2、近年来，随着大数据时代的到来和深度学习技术的飞速进步，电力行业开始积极探索将数据挖掘技术和深度学习算法应用于电力dcs系统中，以期进一步提升数据分析的效率和准确性。例如，申请公布号为cn 118094199 a的中国专利技术专利公开了一种电力系统监测诊断方法及系统，该技术方案通过实时采集电力设备的运行参数，并运用故障预测模型对潜在的故障节点进行诊断，并通过评估故障影响指数智能排序维修序列，优化电力系统故障响应流程。

3、然而，在电力dcs系统的实际运行过程中，由于电力生产环境复杂多变，设备众多且分布广泛，这使得系统容易受到各种外部和内部因素的干扰，导致采集到的数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置，其特征在于，所述异常检测模块包括：

3.根据权利要求2所述基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置，其特征在于，所述峰值检波电路包括运放器AR1和运放器AR2，运放器AR1的同相输入端通过电阻R1连接所述多通道数据采集器的信号输出端，并通过电容C1接地，运放器AR1的反相输入端连接二极管VD1的阳极和电阻R2的一端，运放器AR1的输出端连接二极管VD1的阴极和二极管VD2的阳极，二极管VD2的阴极连接运放器AR2的同相输入端，并通过并联...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的电力dcs系统故障监测装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述基于深度学习的电力dcs系统故障监测装置，其特征在于，所述异常检测模块包括：

3.根据权利要求2所述基于深度学习的电力dcs系统故障监测装置，其特征在于，所述峰值检波电路包括运放器ar1和运放器ar2，运放器ar1的同相输入端通过电阻r1连接所述多通道数据采集器的信号输出端，并通过电容c1接地，运放器ar1的反相输入端连接二极管vd1的阳极和电阻r2的一端，运放器ar1的输出端连接二极管vd1的阴极和二极管vd2的阳极，二极管vd2的阴极连接运放器ar2的同相输入端，并通过并联的电阻r3与电容c2接地，运放器ar2的反相输入端与输出端连接电阻r2的另一端、稳压二极管dz1的阴极和所述阈值比较电路的输入端，稳压二极管dz1的阳极接地。

4.根据权利要求3所述基于深度学习的电力dcs系统故障监测装置，其特征在于，所述阈值比较电路包括运放器ar3、运放器ar4和光电耦合器u1，运放器ar3的同相输入端连接可调电阻器rp1的调节端，并通过电阻r5连接阈值电源电路的供电端；运放器ar4的反相输入端连接可调电阻器rp1的另一端，并通过电阻r6接地；运放器ar3的反相输入端与运放器ar4的同相输入端通过电阻r4连接运放器ar2的输出端；运放器ar3与运放器ar4的输出端分别通过二极管vd3与二极管vd4连接所述光电耦合器u1发射端的阳极，所述光电耦合器u1发射端的阴极接地，所述光电耦合器u1接收端的集电极连接所述dcs控制模块，并通过电阻r11连接电源vcc，所述光电耦合器u1接收端的发射极接地。

5.根据权利要求4所述基于深度学习的电...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨军禄，卢戬，李延伟，刘鹏飞，王明军，康旭，仝豪，
申请(专利权)人：国家电投集团河南电力有限公司沁阳发电分公司，
类型：发明
国别省市：