CN119416113A 一种基于大数据的能源设备健康监测方法及系统 （北京瑞智德信息技术有限公司）_第1页
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一种基于大数据的能源设备健康监测方法本发明公开了一种基于大数据的能源设备的能源设备健康监测方法通过数据分析识别趋为后续分析提供可靠的数据，采用结合Attention机制的LSTM，通过加权处理不同时间2所述通过工业物联网存储在中央数据库中，并进行数据处理包括采3h2未是正则化项。8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于大数据的能源设备健康监测方法的系统，所述数据采集模块用于配置传感器采集数据，通过工业物联网存储在中央数据库中，9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的能源设备健康监测方法4[0007]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测[0008]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测5[0009]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测[0012]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测[0016]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测所述进行故障预测包括当设备未处于健康状态，健康系统自动判断为设备潜在的故障信h2未是正则化项。[0019]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测方法所述实施维护优化包括通过工业物联网平台，实时监控设备各项传感器数据及健康指数，及根据设备的历史数据自动生成设备故障原因的分6[0021]作为本发明所述的基于大数据的能源设备健康监测器执行所述计算机程序是实现基于大数据的能源设备健康行时实现基于大数据的能源设备健康监测方[0026]图1为本发明第一个实施例提供的一种基于大数据的能源设备健康监测方法的整[0027]图2为本发明第三个实施例提供的一种基于大数据的能源设备健康监测系统的整7[0034]将数据传输到中央数据库，该数据库可以是本地高性能服务器集群或云数据为了提高扩展性和容错性，采用分布式存储方案，如NoSQL数据库或云端数据仓库Amazon8hAttention机制在时间序列分析中的应用极大地提高了故障预测的准确性，尤其是在处理[0053]为了方便运维人员对设备进行监控，工业物联网平台提显示方式能够帮助运维人员快速了解设备当9验在一台工业风力发电机上进行。通过工业物联网(IIoT)平台实时监控发电机的运行状[0066]表格中的故障预测概率也逐步上升，这体现了LSTM与Attention机制的引入如何储器(CDROM)。

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