一种直流设备的分类和状态诊断方法

本发明公开了一种直流设备的分类和状态诊断方法，包括数据采集与预处理，对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和异常值；采用基于一维卷积神经网络进行特征提取；构建具备以CIM模型为基础的电力图模型；构建基于机器学习的直流设备分类识别框架，将提取的直流设备特征数据输入模式识别模型；对模式识别模型的分类结果进行验证和评估；将训练好的模式识别模型集成到电力系统的监控和管理平台中。本发明不仅提高了设备分类的准确性和可靠性，还通过实时监控和预警功能，增强了系统的智能化和安全性，有效保障电力系统的稳定运行。