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基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置的制作方法

文檔序號:6428977閱讀:226來源:國知局
專利名稱:基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法以及一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置。
背景技術(shù)
紅外測溫是指利用紅外測溫儀來對電網(wǎng)中的某些帶有一定危險性的設(shè)備進(jìn)行拍照測溫并得到紅外圖譜,然后使用紅外圖譜識別技術(shù)對該紅外圖譜進(jìn)行分析以確定設(shè)備有無故障以及故障點。紅外測溫記錄的是設(shè)備的溫度數(shù)據(jù),具體到電網(wǎng),如果設(shè)備的某一點溫度過高,則肯定發(fā)生了故障?,F(xiàn)有的紅外測溫系統(tǒng)中,電網(wǎng)的工作人員在獲得紅外圖譜后,不會對該紅外圖譜進(jìn)行系統(tǒng)的整合,只是經(jīng)過簡單的圖譜識別,通過人工的方式查看設(shè)備有無發(fā)生故障,且一次查看完畢之后就將該紅外圖譜廢棄不用,這種做法造成了大量已測紅外圖譜的浪費。而且在電力系統(tǒng)中,到目前為止都還沒有一個較好的能對電網(wǎng)設(shè)備的故障進(jìn)行預(yù)測的方法, 設(shè)備故障只有當(dāng)發(fā)生的時候才會知道,缺少一個科學(xué)的方法來對設(shè)備故障進(jìn)行事先預(yù)測, 不能做到防患于未然。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置,能夠?qū)υO(shè)備故障進(jìn)行有效預(yù)測。一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,包括以下步驟將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng);對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率;根據(jù)所述各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率,計算出該設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的最終概率;對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率;將預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率和該設(shè)備發(fā)生故障的最終概率進(jìn)行比較,若所述最終概率大于所述臨界概率,則對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警。一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,包括系統(tǒng)建立單元,用于將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng);與所述系統(tǒng)建立單元相連接的第一計算單元,用于對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率;與所述第一計算單元相連接的第二計算單元,用于根據(jù)所述各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率,計算出該設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的最終概率;與所述第二計算單元相連接的第三計算單元,用于對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率;與所述第三計算單元相連接的比較預(yù)警單元,用于將所述預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率和該設(shè)備發(fā)生故障的最終概率進(jìn)行比較,若所述最終概率大于所述臨界概率,則對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警。通過以上方案可以看出,本發(fā)明的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置, 通過建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng)來分析影響設(shè)備故障的因素和權(quán)重比,并對單個設(shè)備在特定時間下的各權(quán)重因素的概率進(jìn)行了分別統(tǒng)計,最后與統(tǒng)計出來的故障的臨界概率進(jìn)行比較以判斷是否需要進(jìn)行預(yù)警,從而達(dá)到了對設(shè)備故障進(jìn)行提前預(yù)測的目的。本發(fā)明的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置是與電網(wǎng)的實際情況相結(jié)合的,具有科學(xué)依據(jù),可信度高,如果應(yīng)用到整個電網(wǎng)中將產(chǎn)生巨大的生產(chǎn)效益。


圖1為本發(fā)明一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法的流程圖;圖2為本發(fā)明一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明提供一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置,能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中無法對設(shè)備故障進(jìn)行有效預(yù)測的問題。下面結(jié)合附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的具體實施例。如圖1所示,本發(fā)明的一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,包括如下步驟步驟Si,將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng)。從背景部分中的描述我們已經(jīng)知道,電網(wǎng)工作人員在獲取了紅外圖譜以后,僅僅是查看設(shè)備有無故障,一次查看完畢之后就將紅外圖譜廢棄不用,造成了很大的浪費。究其原因,主要在于紅外測溫系統(tǒng)于沒有一種系統(tǒng)的對紅外圖譜進(jìn)行整合的方法。有基于此,本發(fā)明步驟中利用紅外測溫任務(wù)的時間和地點,結(jié)合電網(wǎng)的線路數(shù)據(jù),對獲取到的紅外圖譜進(jìn)行分類管理,這樣在時間和空間的維度上,都能管理獲取到的紅外圖譜。這種做法不僅解決了資源浪費的問題,而且由于提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),也就為電網(wǎng)設(shè)備故障的預(yù)測提供了科學(xué)依據(jù)。步驟S2,對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重。經(jīng)過大量的實驗和測試發(fā)現(xiàn),所述與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素(亦可稱之為屬性)最有可能包括如下幾個空間因素、時間因素、天氣因素、設(shè)備年限因素、未檢測時間因素等。并且經(jīng)過大量的測試后發(fā)現(xiàn)所述與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重為空間因素占0. 2,時間因素占0. 3,天氣因素占0. 2,設(shè)備年限因素占0. 2,未檢測時間因素占0. 1。另外,還需要在所述圖譜管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上對某單個設(shè)備在設(shè)定時間下的故障概率按照上述的每種因素分別進(jìn)行分析,計算出每種因素在設(shè)定地點、設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率。如假設(shè)空間因素故障率為0. 01,時間因素故障率為0. 05,天氣因素故障率為0. 1, 設(shè)備年限因素故障率為0. 2,未檢測時間因素故障率為0. 1等。步驟S3,根據(jù)所述各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重、每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率,進(jìn)行分析以計算出該設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的概率。需要說明的是,這個概率是某單個“設(shè)備”發(fā)生故障的概率,不同于之前的每種“因素”發(fā)生故障的概率,它是由所述每種因素發(fā)生故障的概率按照一定的算法所計算出來的,為區(qū)別起見, 可將其命名為“最終概率”。作為一個較好的實施例,本發(fā)明可以采用貝葉斯概率算法來計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率。貝葉斯概率算法被廣泛的應(yīng)用于現(xiàn)代的各行各業(yè)當(dāng)中,最新的應(yīng)用是使用貝葉斯概率算法來對垃圾郵件進(jìn)行分析。本發(fā)明通過與電網(wǎng)的實際情況相結(jié)合,結(jié)合獲取的紅外圖譜樣本空間數(shù)據(jù),使用貝葉斯概率算法來對電網(wǎng)設(shè)備在特定地點特定時間下發(fā)生故障事故的概率進(jìn)行分析,可以對整個電網(wǎng)的狀態(tài)起到一個較好的預(yù)警、預(yù)測的目的。貝葉斯概率算法的基本思想是若事件A在T-I時刻發(fā)生的概率值比較大,那么它在T+1時刻發(fā)生的概率也比較大。該算法利用已知事件X的先驗概率,將預(yù)測結(jié)果屬性劃為η個劃分,并根據(jù)X的各屬性對結(jié)果所起作用的大小不同,為每個劃分賦予一個大小不同的權(quán)值,最后依照如下的全概率公式P (A) =P (A/B 1)P (Bi)+P (Α/Β2) P (Β2) +. . . +P (A/Bn) P (Bn);計算出事件X預(yù)測屬性的值,并對此做出解釋。式中,P㈧為預(yù)測屬性的結(jié)果值; η為劃分個數(shù);P (Bi)為每個劃分的權(quán)值;P(A/Bi)為事件X的先驗概率。如以步驟S2中的權(quán)重和各因素的概率結(jié)果來進(jìn)行計算,可得出該設(shè)備在該時間下發(fā)生故障的概率P = 0. 2* 0.01+0. 3*0. 05+0. 2*0. 1+0. 2*0. 2+0. 1*0. 1 = 0. 087 (測試數(shù)據(jù),僅供明了表示算法)。另外,在步驟S2計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率之后、本步驟采用貝葉斯概率算法來計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率之前,還可以包括如下步驟對源數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,去除無關(guān)因素(屬性)。步驟S4,對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率。臨界概率對應(yīng)的是特定的設(shè)備,上述進(jìn)行分析以得到臨界概率的過程具體可以包括如下從所述圖譜管理系統(tǒng)中選取預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的記錄,采用步驟S2和步驟S3相同的計算方法,計算出每條記錄中該預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的概率,然后求取平均值,該平均值即為該設(shè)備的發(fā)生故障的臨界概率。步驟S5,將預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率和該設(shè)備發(fā)生故障的最終概率進(jìn)行比較,若所述最終概率大于所述臨界概率,則說明該設(shè)備發(fā)生故障的概率比較大,因此需要對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警,即達(dá)到了預(yù)測設(shè)備故障的目的。采用上述方法,每天通過對每個有系統(tǒng)的紅外測溫記錄的設(shè)備進(jìn)行預(yù)測,則就可以達(dá)到科學(xué)預(yù)測設(shè)備故障的目的。由以上方案可以看出,本發(fā)明的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,通過建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng)來分析影響設(shè)備故障的因素和權(quán)重比,并對單個設(shè)備在特定時間下的各權(quán)重因素的概率進(jìn)行了分別統(tǒng)計,最后與統(tǒng)計出來的故障的臨界概率進(jìn)行比較以判斷是否需要進(jìn)行預(yù)警,從而達(dá)到了對設(shè)備故障進(jìn)行提前預(yù)測的目的。本發(fā)明的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法是與電網(wǎng)的實際情況相結(jié)合的,具有科學(xué)依據(jù),可信度高,如果應(yīng)用到整個電網(wǎng)中將產(chǎn)生巨大的生產(chǎn)效益。與本發(fā)明的一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法相對應(yīng)的,本發(fā)明還提供一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,如圖2所示,包括系統(tǒng)建立單元,用于將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng);與所述系統(tǒng)建立單元相連接的第一計算單元,用于對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率;與所述第一計算單元相連接的第二計算單元,用于根據(jù)所述各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率,計算出該設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的最終概率;與所述第二計算單元相連接的第三計算單元,用于對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率;與所述第三計算單元相連接的比較預(yù)警單元,用于將所述預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率和該設(shè)備發(fā)生故障的最終概率進(jìn)行比較,若所述最終概率大于所述臨界概率,則對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警。優(yōu)選的,為了更好的結(jié)合獲取的紅外圖譜樣本空間數(shù)據(jù)來對電網(wǎng)設(shè)備在特定地點特定時間下發(fā)生故障事故的概率進(jìn)行分析,所述第二計算單元可以包括貝葉斯單元,所述貝葉斯單元用于采用貝葉斯概率算法來計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率。優(yōu)選的,所述第三計算單元可以包括平均值計算單元,用于從所述圖譜管理系統(tǒng)中選取預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的記錄,計算出每條記錄中該設(shè)備發(fā)生故障的概率并求出平均值,將該平均值作為該設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率。另外,所述第一計算單元中的與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素包括空間因素、時間因素、天氣因素、設(shè)備年限因素、未檢測時間因素。并且經(jīng)過大量的測試后發(fā)現(xiàn)所述與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重為空間因素占0. 2,時間因素占0. 3,天氣因素占0. 2,設(shè)備年限因素占0. 2,未檢測時間因素占0. 1。本發(fā)明的一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置的其他技術(shù)特征與上述的一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法相類似,在此不予贅述。本發(fā)明的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,通過建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng)來分析影響設(shè)備故障的因素和權(quán)重比,并對單個設(shè)備在特定時間下的各權(quán)重因素的概率進(jìn)行了分別統(tǒng)計,最后與統(tǒng)計出來的故障的臨界概率進(jìn)行比較以判斷是否需要進(jìn)行預(yù)警,從而達(dá)到了對設(shè)備故障進(jìn)行提前預(yù)測的目的。本發(fā)明的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置是與電網(wǎng)的實際情況相結(jié)合的,具有科學(xué)依據(jù),可信度高,如果應(yīng)用到整個電網(wǎng)中將產(chǎn)生巨大的生產(chǎn)效益。以上所述的本發(fā)明實施方式,并不構(gòu)成對本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。任何在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的修改、等同替換和改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,其特征在于,包括以下步驟將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng);對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率;根據(jù)所述各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率,計算出該設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的最終概率;對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率; 將預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率和該設(shè)備發(fā)生故障的最終概率進(jìn)行比較,若所述最終概率大于所述臨界概率,則對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,其特征在于,所述計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率的過程具體包括采用貝葉斯概率算法來計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,其特征在于,在計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率之后、采用貝葉斯概率算法來計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率之前,還包括步驟對源數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,去除無關(guān)因素。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,其特征在于,所述對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率的過程具體包括從所述圖譜管理系統(tǒng)中選取預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的記錄,計算出每條記錄中該設(shè)備發(fā)生故障的概率并求出平均值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,其特征在于,所述與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素包括空間因素、時間因素、天氣因素、設(shè)備年限因素、未檢測時間因素。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法,其特征在于,所述與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重為空間因素占0. 2,時間因素占0. 3,天氣因素占0. 2,設(shè)備年限因素占0. 2,未檢測時間因素占0. 1。
7.一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,其特征在于,包括系統(tǒng)建立單元,用于將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng);與所述系統(tǒng)建立單元相連接的第一計算單元,用于對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率;與所述第一計算單元相連接的第二計算單元,用于根據(jù)所述各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率,計算出該設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的最終概率;與所述第二計算單元相連接的第三計算單元,用于對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率;與所述第三計算單元相連接的比較預(yù)警單元,用于將所述預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率和該設(shè)備發(fā)生故障的最終概率進(jìn)行比較,若所述最終概率大于所述臨界概率,則對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,其特征在于,所述第二計算單元包括貝葉斯單元,用于采用貝葉斯概率算法來計算設(shè)備發(fā)生故障的最終概率。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,其特征在于,所述第三計算單元包括平均值計算單元,用于從所述圖譜管理系統(tǒng)中選取預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的記錄,計算出每條記錄中該設(shè)備發(fā)生故障的概率并求出平均值,將該平均值作為該設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測裝置,其特征在于,所述第一計算單元中的與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素包括空間因素、時間因素、天氣因素、設(shè)備年限因素、未檢測時間因素。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于紅外測溫的設(shè)備故障的預(yù)測方法及裝置,該方法包括以下步驟將已經(jīng)測得的紅外圖譜通過時間戳和地點標(biāo)示進(jìn)行分類存儲,建立紅外測溫圖譜管理系統(tǒng);對所述圖譜管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算出與設(shè)備故障相關(guān)聯(lián)的各種因素在設(shè)備故障中的權(quán)重以及每種因素在設(shè)定地點設(shè)定時間下發(fā)生故障的概率;計算出設(shè)定地點設(shè)定時間下設(shè)備發(fā)生故障的最終概率;對所述圖譜管理系統(tǒng)中的故障點進(jìn)行分析,得到預(yù)定設(shè)備發(fā)生故障的臨界概率;若所述最終概率大于所述臨界概率,則對該設(shè)備進(jìn)行預(yù)警。本發(fā)明的方法及裝置,能夠?qū)υO(shè)備故障進(jìn)行有效預(yù)測,且具有科學(xué)依據(jù),可信度高,如果應(yīng)用到整個電網(wǎng)中將產(chǎn)生巨大的生產(chǎn)效益。
文檔編號G06F19/00GK102270278SQ20111020465
公開日2011年12月7日 申請日期2011年7月21日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月21日
發(fā)明者佘鋒, 凌飛, 劉高, 周妙林, 張貴, 張飛華, 曾懿輝, 楊成城, 武利會, 江聰世, 王道龍 申請人:廣東電網(wǎng)公司佛山供電局
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