一种基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置

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一种基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置
申请号:CN202510447438
申请日期:2025-04-10
公开号:CN120370855A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电力故障监测与深度学习技术领域,提出了一种基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置。系统通过模块化硬件设计,包括数据采集模块、深度学习推理模块和执行器模块,利用并行计算单元加速处理,采用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)进行故障检测与预测。数据采集模块实时监测关键参数,推理模块优化故障检测,执行模块提供报警和冷却功能。数据反馈与存储模块进一步提升系统性能,显著提高检测精度和响应效率。该系统广泛适用于电力DCS,提升系统稳定性和安全性。
技术关键词
系统故障监测 sigmoid函数 并行计算单元 数据采集模块 长短期记忆网络 Sigmoid函数 电力 传感器组 深度学习算法 深度学习模型 推理算法 记忆单元 提升系统 故障检测 执行器 损失函数优化 图形处理单元 输入接口 深度学习技术