| 随着电力系统的不断发展,变电站设备的安全性和可靠性显得尤为重要.传统的巡视方法可能存在效率低
下和漏检的问题,因此提出一种结合人工智能技术的智能巡视系统,以提高变电站设备的监测和维护效率.首先,采
集了大量的变电站设备数据,包括传感器数据和图像信息.接着,选择了RNN 模型,通过迁移学习从相关领域的预
训练模型中初始化系统,以提高训练效率.针对变电站设备的故障检测和预测,研究开发了模型,利用历史数据来识
别设备故障和预测可能的未来问题.最后,通过实际应用和部署,验证了系统的可行性和效益,并不断优化系统性
能,以适应实际的变电站管理需求. |
