期刊文献+

基于大数据算法模型的电力运维故障诊断方法研究 被引量:1

Research on Fault Diagnosis Equipment of Power Operation and Maintenance Based on Big Data Algorithm Model
下载PDF
导出
摘要 文章研究了一种基于大数据的深度学习模型,将其应用于电力运维故障诊断设备中。该模型通过整合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),可以快速且精准地诊断电力设备故障,从而提高电力系统的可靠性和运行效率。 This article studies a deep learning model based on big data algorithm model and applies it to power operation and maintenance fault diagnosis equipment.By integrating Convolutional Neural Network(CNN)and Recurrent Neural Network(RNN)technology,this model aims to achieve fast and accurate diagnosis of power equipment faults,thereby improving the reliability and operational efficiency of the power system.
作者 王思远 宋鑫 WANG Siyuan;SONG Xin(State Grid Beijing Electric Power Company Mentougou Power Supply Company,Beijing 102300,China)
出处 《信息与电脑》 2023年第19期43-45,共3页 Information & Computer
关键词 卷积神经网络(CNN) 递归神经网络(RNN) 电力运维故障 诊断方法 Convolutional Neural Network(CNN) Recurrent Neural Networks(RNN) power operation and maintenance fault diagnostic equipment methods
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献25

共引文献11

同被引文献2

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部