一种基于知识图谱的电力计量流水线故障定位方法及系统

    公开(公告)号:CN117647697A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311559759.9

    申请日:2023-11-21

    Abstract: 本发明为一种基于知识图谱的电力计量流水线故障定位方法及系统,包括;采集电力计量自动化流水线部分设备运行日志数据;将所述日志数据聚类,构建以终端设备标识为聚类中心的数据集合;将所述数据集合根据时间段顺序划分为多个数据块;以所述时间段标识为索引,分别根据所述多个数据块构建终端设备的轨迹数据,所述轨迹数据为预设时间段内所述终端设备与流水线中其他设备之间具有交互的设备标识序列;根据所述轨迹数据实现故障的粗步定位,根据所述粗定位预测结果实现故障的精确定位,根据匹配结果对待检测流水线进行故障定位。本申请的方法、系统及计算机存储介质提升了故障检测的准确,降低运维成本,提高检测的准确性和灵活性。

    一种电能表周转分发立库及系统

    公开(公告)号:CN111086818A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911067276.0

    申请日:2019-11-04

    Abstract: 本发明涉及电网设备的技术领域,更具体地,涉及一种电能表周转分发立库及系统,包括库体、存储架、用于取放电能表的机械手、用于送入电能表的入表机构以及用于送出电能表的出表机构,所述库体设有容入表机构进入的入口以及与出表机构连通设置的出口,所述存储架设于库体内部且存储架设有若干整齐排列的存储单元,所述机械手设于入表机构和出表机构之间且机械手设于存储架一侧。本发明将电能表集中存储、有序摆放,保障电能表的寿命和精度,通过入表机构及机械手的设置将电能表自动有序地摆放在存储架上,通过机械手及出表机构的设置可自动且准确地获取所需电能表,利于电能表的快速取放,改善运维人员的工作效率。

    一种电能表周转分发立库及系统

    公开(公告)号:CN111086818B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN201911067276.0

    申请日:2019-11-04

    Abstract: 本发明涉及电网设备的技术领域,更具体地,涉及一种电能表周转分发立库及系统,包括库体、存储架、用于取放电能表的机械手、用于送入电能表的入表机构以及用于送出电能表的出表机构,所述库体设有容入表机构进入的入口以及与出表机构连通设置的出口,所述存储架设于库体内部且存储架设有若干整齐排列的存储单元,所述机械手设于入表机构和出表机构之间且机械手设于存储架一侧。本发明将电能表集中存储、有序摆放,保障电能表的寿命和精度,通过入表机构及机械手的设置将电能表自动有序地摆放在存储架上,通过机械手及出表机构的设置可自动且准确地获取所需电能表,利于电能表的快速取放,改善运维人员的工作效率。

    一种基于深度学习发现计量自动化流水线故障诊断方法及诊断系统

    公开(公告)号:CN109800894A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201910059363.5

    申请日:2019-01-22

    Abstract: 本发明涉及流水线故障诊断技术领域,且公开了一种基于深度学习发现计量自动化流水线故障诊断方法,包括以下步骤,数据采集,用于采集智能设备和传感器组反馈数据、系统运行的日志数据和外部数据;数据标准化,对上述步骤中的数据进行标准化,并将处理后的数据通过kafka流处理平台发送至Hive数据仓库;基于Spark MLlib平台对上述步骤中的数据进行特征提取、模糊逻辑和标签分类,进行机器学习,得出故障诊断模型;运用上述步骤中的故障诊断模型对自动化流水线进行实时诊断,对故障进行预警。该基于深度学习发现计量自动化流水线故障诊断方法,可以根据采集到的数据通过深度学习构建自动检定故障的算法模型,并根据采集到数据中的异常值来对故障进行诊断。

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