基于人工智能的变电站监控信息事件化研究

摘要

针对变电站对多站点多设备集中监控难度大,信息处理效率低的问题,设计了一种改进BP神经网络算法。该算法与L-M快速学习法结合使用,实现了对变电站设备信息进行事件化处理。利用图像处理技术对事件化监控结果进行人工智能视觉扫描,通过对监控中心进行实时拍摄,对关键信息进行提取,将不同的事件结果进行输出、展示,帮助人员快速获取信息。与变电站现有监控方法相比,单个事件的处理事件平均降低了2.968 s。