基于深度学习的变电站蓄电池状态检测分析方法

摘要

本发明涉及变电站蓄电池状态监控技术领域，具体涉及一种基于深度学习的变电站蓄电池状态检测分析方法，包括以下步骤：a、首先利用数据采集模块，实时采集变电站蓄电池组、单体电池的参数；b、数据处理模块对上传的原始参数数据进行预处理；c、利用划分好的训练集数据对蓄电池状态预测模型进行训练；d、将训练好的模型部署在数据分析模块；e、数据分析的结果在可视化界面中展示；本发明实现了对变电站蓄电池状态的实时监控，当所检测的蓄电池参数发生异常时提供告警，通过分析可判断故障原因并指出故障位置，同时给出相应故障处理建议，为变电站直流系统维护提供了依据，对变电站的安全可靠运行提供了有力的支撑与保障。