基于深度学习的GIS设备多气室SF6自动补气系统及方法

本发明涉及电力设备自动化控制技术领域，是一种基于深度学习的GIS设备多气室SF6自动补气系统及方法，包括：气体管路模块、阀门组件、智能监测模块、控制模块、人机交互接口；通过深度学习模型与硬件协同优化，实现各气室SF6状态智能监测‑补气趋势预测‑高效率自动补气全流程自动化。成功实现了对GIS设备各气室SF6状态准确监测和高效自动补气，节约补气成本，提高补气效率，避免人为排气带来的安全和操作风险，确保了设备的可靠性和电网的安全稳定运行。