一种基于边云协同的电力设备缺陷识别方法及系统

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一种基于边云协同的电力设备缺陷识别方法及系统
申请号:CN202510198682
申请日期:2025-02-24
公开号:CN119669873B
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于边云协同的电力设备缺陷识别方法及系统,涉及电力设备缺陷识别技术领域,方法包括:数据采集装置实时采集电力设备的监测数据,将监测数据发送给监测区域内的边缘计算网关;边缘计算网关接收监测数据,对监测数据进行预处理,得到预处理后的监测数据并上传至云数据中心;云数据中心接收预处理后的监测数据,采用多模态缺陷识别模型对接收的数据进行电力设备缺陷识别,得到实时缺陷识别结果,采用检修策略生成模型对实时缺陷识别结果进行处理,得到实时检修策略,将实时检修策略发送至边缘计算网关。该方法采用边云协同机制,及时、高效地对电力设备的监测数据进行电力设备缺陷识别,并对缺陷识别结果分析得到对应检修策略。
技术关键词
检修策略 数据采集装置 电力设备缺陷 深度Q网络 云数据中心 历史监测数据 智能寻优算法 网关 DQN算法 实时图像 Elman算法 电力系统 人工智能算法 多模态 数据压缩包 Attention机制
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监测系统 大数据 画像特征 强化学习模型 时序神经网络
热灸装置 人机交互装置 测温装置 活性炭吸附罐 温度控制模块
养殖场环境 动物健康状况 大数据平台 风险预测模型 预警系统
融合特征 多模态数据采集 眼动数据 音频特征数据 边缘计算方法