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基于CNN-BiLSTM-Attention模型的变电站设备运维故障诊断与预测研究

Research on Fault Diagnosis and Prediction of Substation Equipment Operation and Maintenance Based on CNN-BiLSTM-Attention Model

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摘要本研究旨在利用CNN-BiLSTM-Attention模型分析技术改进变电站设备运维的故障诊断与预测。随着大数据技术的发展,传统方法在处理电力设备故障问题的局限性愈发凸显。本研究采用CNN-BiLSTM-Attention模型的序列数据挖掘技术,提高了故障诊断的准确性和预测的及时性。试验结果表明,该方法在变电站设备运维故障诊断和预测场景下,具有较高准确性,但对于数据不均衡问题仍需进一步改进。

作者刘磊周毅陈芝屹 Liu Lei;Zhou Yi;Chen Zhiyi

机构地区国网陕西省电力有限公司榆林供电公司

出处《电力设备管理》 2024年第13期14-16,共3页 Electric Power Equipment Management

关键词变电站设备运维故障诊断 CNN-BiLSTM-Attention模型

分类号 TM6 [电气工程—电力系统及自动化]

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电力设备管理

2024年第13期

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