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基于大数据的电气设备故障预测方法及系统

发明专利有效
10权利要求 · 1 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

李淑明; 潘丰; 于立杰; 王思远; 韩昊霖; 李代会; 朱建斌; 严峰

IPC 分类

G06Q 10/04 (2023.01)G06F 18/2415 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06Q 50/06 (2024.01)

本发明公开了基于大数据的电气设备故障预测方法及系统,涉及电气设备数据管理技术领域,包括提取模块、构建模块和预测模块,从电气数据中提取特征数据,采用双向长短期记忆网络作为基础架构,并结合层级化故障敏感特征库与关联度构建预测模型,预测模型输入量为特征数据,预测模型输出量电气设备的故障发生概率与故障类型,通过提取特征数据,结合健康度量化结果,构建层级故障敏感特征库,采用3层或3层以上隐藏层的长短期记忆网络架构,依据电气设备负载率与健康度动态调整特征优先级,控制样本比例并按故障频率微调参数,精准输出故障概率与故障类型,支撑电气设备的可靠运行、降低成本及能源稳定供应。