【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力设备故障预测，具体是一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统。
技术介绍
1、在电力设备故障预测与管理领域，传统的预测方法往往基于固定的时间间隔或统一的预测模型进行故障预判，如对照明设备进行预测，但是很多的照明设备的预测能力不能满足用户需求；这种方法忽略了不同故障类型在可预测时间上的显著差异。具体而言，某些故障类型由于其发展过程的缓慢性和可观测性，能够提前较长时间进行准确预测，从而为企业提供了充足的维护准备时间。然而，对于另一些故障类型，由于其突发性和难以捕捉的初期特征，预测后留给维护人员的响应时间往往非常有限，甚至可能无法及时采取有效措施，导致预测效果不理想，设备停机时间延长，影响效率和设备寿命。
2、针对上述问题，现有技术已经尝试通过优化预测模型、提高数据处理能力等方式来提升预测精度和时效性。然而，这些方法大多未能充分考虑故障类型的多样性和可预测时间的差异性，导致在实际应用中仍存在一定的局限性；尤其是难以解决某些故障的时效性问题。
3、基于此，为了实现对电力设备的智能故障预测和管理，本专...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，包括设备分析模块、数据采集模块、故障预测模块和管理模块
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，故障预测模型的建立方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，根据各预测时长对各设备故障进行分类的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，根据因素单一曲线设置三分段的方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，包括设备分析模块、数据采集模块、故障预测模块和管理模块
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，故障预测模型的建立方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的电力设备故障预测与管理系统，其特征在于，根据各预测时长对各设备故障进行分类的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的电力设...
【专利技术属性】
技术研发人员：张南松，黄成华，
申请(专利权)人：深圳市云之声科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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