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摘要
针对大型电气设备在远程运输过程中因惯性发生振动、冲撞以及加速度和倾斜角度变化导致设备性能降低或严重损坏等问题,基于大数据和物联网等技术,设计开发了电气设备运输状态智能监测系统,该系统可以进行数据的实时采集、存储、分析及可视化展示。通过挖掘数据,为系统建立了一种基于深度学习算法-自编码器网络的异常检测模型,实现了对设备的实时预警,保证设备运输过程风险可控,进一步保障电气设备质量安全。将该系统应用于变压器远程运输途中,测试结果验证了所提模型的正确性与适用性。
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单位国网安徽省电力有限公司
