[发明专利]基于深度学习的变电站蓄电池状态检测分析方法在审
| 申请号： | 202010178245.9 | 申请日： | 2020-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN111308355A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 胡志坤;于俊峰;邓运涛;樊思萌;徐威 | 申请（专利权）人： | 智洋创新科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/388;G01R31/396;G01R31/389;G01R19/00;G01K13/00 |
| 代理公司： | 青岛发思特专利商标代理有限公司 37212 | 代理人： | 耿霞 |
| 地址： | 255086 山东省淄博市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及变电站蓄电池状态监控技术领域，具体涉及一种基于深度学习的变电站蓄电池状态检测分析方法，包括以下步骤：a、首先利用数据采集模块，实时采集变电站蓄电池组、单体电池的参数；b、数据处理模块对上传的原始参数数据进行预处理；c、利用划分好的训练集数据对蓄电池状态预测模型进行训练；d、将训练好的模型部署在数据分析模块；e、数据分析的结果在可视化界面中展示；本发明实现了对变电站蓄电池状态的实时监控，当所检测的蓄电池参数发生异常时提供告警，通过分析可判断故障原因并指出故障位置，同时给出相应故障处理建议，为变电站直流系统维护提供了依据，对变电站的安全可靠运行提供了有力的支撑与保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 变电站 蓄电池 状态 检测 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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