关键词:
电力设备
状态监测
故障预警
深度学习
LSTM
CNN
注意力机制
摘要:
电力设备的稳定运行是保障电力系统安全可靠的基础。然而,电力设备种类繁多、结构复杂、运行环境恶劣,其状态监测和故障预警面临着诸多挑战。传统的基于规则和统计模型的方法难以适应日益复杂的工况,亟需引入新的技术手段。本文针对这一问题,提出了一种基于深度学习的电力设备状态监测与预警系统。该系统采用长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)相结合的混合模型,能够同时建模设备运行的时间特性和空间特性,挖掘数据中蕴含的深层次信息。同时,引入注意力机制,自适应地关注设备运行数据中的关键信息,增强模型的表达能力和可解释性。在实际电力设备运行数据上的实验表明,所提出方法能够有效地评估设备健康状态,其准确率、精确率、召回率和F1值均优于传统机器学习方法,且在设备故障预警方面也取得了良好效果。本文的研究成果可为电力设备的智能监测和运维提供新的思路,对于提升电力系统的安全性、可靠性和经济性具有重要意义。