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申请/专利权人：南京迅集科技有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的输变配电柜的故障监测系统及方法，涉及故障监测领域，所述故障监测系统包括：配电中控端，用于作为各个配电设备的中央管控端，进行操控指令的编辑与发送；运行采集模块，用于按预设周期采集若干配电柜的当前运行数据，将获取的运行数据进行预处理；波动识别模块，用于捕捉运行采集模块采集数据超出波动阈值的异常波动，将所捕捉的异常波动进行标记后提取，构成若干个对应配电柜目标的数据流异常集；能够及时捕捉到异常情况，提前预警故障，通过利用深度学习算法，根据输入的数据进行有效的故障预测，通过数据挖掘技术综合分析不同数据源的特征，提高故障诊断和预测的准确性。

主权项：1.基于人工智能的输变配电柜的故障监测系统，其特征在于，包括：配电中控端1，用于作为各个配电设备的中央管控端，进行操控指令的编辑与发送；运行采集模块2，用于按预设周期采集若干配电柜的当前运行数据，将获取的运行数据进行预处理；波动识别模块3，用于捕捉运行采集模块2采集数据超出波动阈值的异常波动，将所捕捉的异常波动进行标记后提取，构成若干个对应配电柜目标的数据流异常集；图像采集模块4，用于按预设周期采集配电设备及其关联设备的图像数据，将获取的运行数据进行预处理；图像识别模块5，用于对图像采集模块4所采集到的图像数据进行分析，通过机器学习算法进行异常特征的提取，并将所提取的异常特征进行归类，构成图像流异常集；故障分析模块6，用于根据数据流异常集和图像流异常集，结合历史数据库中的信息，通过数据挖掘，获取故障类型、原因和关联设备的定义数据；输电行为预测模块7，用于获取当前环境数据、设备数据和故障分析模块6所获取定义数据，通过深度学习算法构建预测模型，根据输入的数据进行预测，输出指定配电柜及其关联设备未来特定时段的输电行为；结构验证模块8，用于在输电行为预测模块7在预测结束后触发，分析输电行为预测模块7预测运算空白阶段所采集的数据流异常集和图像流异常集的变化数据，验证此类在异常集中的变化数据是否与预测结果中的相同数据段的变化相符合，输出验证评估预测结果的可信度系数；报告发送模块9，用于将故障分析结果、预测结果的可信度系数整合生成故障监测报告，递交至配电中控端1。

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