本申請公開了一種基于平行學習的供變電設備維護方法、系統(tǒng)及設備,該方法包括:采集供變電設備的實時運行數(shù)據(jù),并對運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理;基于模糊C均值聚類算法對預處理后的運行數(shù)據(jù)進行處理,將運行數(shù)據(jù)劃分為正常運行狀態(tài)與異常故障狀態(tài);構建平行學習模型,基于馬爾可夫決策過程訓練平行學習模型,將異常故障狀態(tài)對應的運行數(shù)據(jù)輸入至平行學習模型中,得到供變電設備失效概率與剩余使用壽命的預測結果并制定供變電設備的維護決策。本申請能夠快速獲取供變電設備的失效概率與剩余使用壽命并指定維護決策,減輕了維護檢修工作的壓力。
聲明:
“基于平行學習的供變電設備維護方法、系統(tǒng)及設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)