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Published:2025
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何东阳, 谭杰明. 基于边缘-云端协同的智能水电站时间序列分析系统[J]. 2025, 39(9): 105-108.
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何东阳, 谭杰明. 基于边缘-云端协同的智能水电站时间序列分析系统[J]. 2025, 39(9): 105-108. DOI: 10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2025.09.022.
以某大型水电站辅机温度监测和大坝位移监测为研究对象,通过在机组、大坝关键部位部署高精度传感器等边缘感知设备,对辅机温度、振动状态及大坝位移等数据进行获取,建立一套基于混合模型的时间序列分析系统,结合边缘计算单元的实时阈值判断与云端分析平台的深度分析,实现了阈值判断、趋势分析、异常检测、多传感器群体异常检测等全流程智能化监测。实际运行数据显示,该系统能提前2~8 h预警潜在故障,异常检测准确率达95%以上,显著提升了设备状态预判与事故预防能力。
岑跃峰,李旭成,岑岗,赵澄.一种基于嵌套式深度学习模型的电机异常检测方法[J].浙江工业大学学报,2025(02).
林朝晖,廖奕校,招智铭,万智勇,周松斌.基于特征分布对齐与多传感器融合的水泵异常检测方法[J].自动化与信息工程,2025(01).
张飞,黄刘松,吕家伟.基于ConvLSTM网络的电力时序数据异常检测模型[J].电脑知识与技术,2024(24).
吴逸哲.基于多传感器融合的变电设备放电故障监测系统[D].东华理工大学,2024(07).
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