CN119496282B 基于ai算法的配电网输电线路智能控测系统及方法 （江苏征途电气科技有限公司）

基于AI算法的配电网输电线路智能控测系本发明公开了基于AI算法的配电网输电线多种传感器数据，采用多模态数据加权融合技改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM实时分2数据采集模块，用于通过多个传感器实时采集输电线路的运数据采集模块通过无线局域网WLAN或蜂窝网络的分布式网络多模态数据融合模块，用于接收所述数据预处理模块传输的清洗数据及初步故障特AI故障诊断模块，接收所述多模态数据融合模块生成的状态评估结果及故障预测信息，基于改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM对输电线路的运行状态进行深入故障诊述数据采集模块中的温湿度传感器和行波测距传感器能够通过检测外部温湿度变化或线线学习的动态调整根据新的故障数据进行自适3S2：局部特征与时序动态关系提取机制，结合卷积神经网络CNN和长短时记忆网络S5：异常数据识别与容错机制，通过智能化异S7：时序建模与不确定性量化机制，结合长短时记忆网述AI故障诊断模块通过改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM实时学习不同故障处理方述改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM实现步;;4;;状态,下执行动作a,后的预期回报；a为熵系数，控制奖励与策略熵之间的平衡；logr(s,)a)为策略的熵，表示在状态8,下选择动作a,的随机性；;其中，为新的损失值，用于优化模型；L)为根据反馈信息计算的当前损失；;其中，为在时间步t的带噪声数据条件下生成时间步t_1的数据的概率分远程监控接口：通过互联网与远程监控终端连接，允许操作人员实59.基于权利要求1_8任一项所述的一种基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统的步骤一：通过多个传感器实时采集输电线路的运行状10.根据权利要求9所述的控测方法，其特征在于，所述动态多模态自适应优化模型步骤S2：通过强化学习对故障预测模型进行自适应6靠性与安全性管理变得至关重要。传统的输电线路监测系统主要依靠单一类型的传感器障预测能力不足等问题，提出了一种基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统及方法。所述数据采集模块通过无线局域网WLAN或蜂窝网络的分布式网络进行7信息，基于改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM对输电线路的运行状态进行深入故障通过低功耗蓝牙BLE模块与数据预处理模块进行[0015]优选的，所述数据预处理模块利用卷积神经网络CNN模型对预处理后的温度、湿系统运行时通过基于在线学习的动态调整根据新的故障数据进行自电流数据进行多模态数据加权融合分析，加权系数基于多模态数据融合中的贝叶斯模型，除传感器中的噪声数据，采用基于时间序列的动态插值算法实现多模态数据的自动对齐，[0025]优选的，所述AI故障诊断模块通过改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM实时8t进行策略优化：t被引入到损失函数中：)＝N(xt-1θt为在时间步t的带噪声数据xt条件下生成时间步t-1的数据的概t-1θt9过内部故障检测模块实时监控控制执行系统中的硬过无线局域网WLAN或蜂窝网络传输到数据预[0074]DMAOM是一种能够根据不同故障处理效果动态调整系统响应方式的自适应优化模[0080]小波变换是一种常用的信号处理技术，能够将复杂的信[0098]自监督学习是一种无需标注数据的学习方法，系统通过自身的结构生成监督信[0108]当某些时间点的数据缺失时，系统自动利用线性插值或样条插值算法生成估计[0114]通过softmax函数将相似性转化为权重，系统根据权重分配决定哪些数据更为重所述数据采集模块通过无线局域网WLAN或蜂窝网络的分布式网络进行通过低功耗蓝牙BLE模块与数据预处理模块进行[0134]该模块负责通过多个传感器实时采集输电线路的运行状态数据和环境参数数[0145]具体的，所述数据预处理模块利用卷积神经网络CNN模型对预处理后的温度、湿系统运行时通过基于在线学习的动态调整根据新的故障数据进行自[0146]数据预处理模块对来自数据采集模块的原始数据进行清洗、去噪和初步特征提电流数据进行多模态数据加权融合分析，加权系数基于多模态数据融合中的贝叶斯模型，除传感器中的噪声数据，采用基于时间序列的动态插值算法实现多模态数据的自动对齐，及故障预测信息，基于改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM对输电线路的运行状态进[0168]具体的，所述AI故障诊断模块通过改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM实时t进行策略优化：t被引入到损失函数中：)＝N(xt-1θt为在时间步t的带噪声数据xt条件下生成时间步t-1的数据的概t-1θt过内部故障检测模块实时监控控制执行系统中的硬过无线局域网WLAN或蜂窝网络传输到数过无线局域网WLAN或蜂窝网络传输至系统的数[0233]融合后的数据进入AI故障诊断模块，系统通过改进的动态多模态自适应优化模[0234]故障诊断模块通过自监督学习算法进一步优化故障预测模型的精度和响应速[0238]与现有技术的区别在于本发明利用多模态数据融合算法和动态自适应优化模型[0239]综上所述，本发明通过集成多模态数据融合技术和基于A领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特一个或多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部