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采用物联网三层结构,设计了一套由智能电力仪表、数据合并单元、云服务器及深度学习应用模型组成的开关柜状态监测系统。采用LoRa通信对采集节点建立自组织网络,实时采集开关柜的运行数据。通过4G通信网络传输至云端数据库,并建立、改进含多层感知机的前馈深度学习模型,形成集实时状态监测、运行统计分析、故障工况报警、在线故障诊断服务于一体的开关柜状态监测系统,对开关柜的各种运行状态进行评估。系统测试结果表明,该系统不仅可以提升开关柜故障诊断准确度,提高电力系统运维水平,还可以为新工科背景下电力设备状态监测与故障