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申请/专利权人：国家电投集团河南电力有限公司沁阳发电分公司
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置，包括数据采集模块、异常检测模块、DCS控制模块、通信模块和电力管理平台，本申请通过数据采集模块实现电力数据的全面、实时采集，并利用信号调理电路确保电力数据的采集质量，有效降低了噪声和干扰对系统的影响；结合深度学习模型与异常检测模块的电力DCS系统故障监测方案，能够充分利用深度学习在处理复杂非线性关系和模式识别方面的强大能力，同时借助异常检测模块的快速响应特性，实现对电力系统异常的实时监测和精确预警，从而显著提升系统的稳定性和安全性，有效预防潜在故障，减少意外停机时间，确保电力供应的连续性和可靠性。
主权项：1.基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置，其特征在于，包括：数据采集模块，用于通过传感器阵列对系统电力数据进行采集，并对所述电力数据进行信号调理和模数转换处理；异常检测模块，用于对所述传感器阵列的检测信号进行峰值电压采集，然后进行阈值比较处理；若所述峰值电压在高阈值电压VTHH与低阈值电压VTHL之间时，所述异常检测模块输出低电平信号，表示数据检测正常；若所述峰值电压超出阈值范围，所述异常检测模块输出高电平信号，表示数据检测异常；DCS控制模块，用于接收所述数据采集模块的输出数据和所述异常检测模块的输出信号，并通过发送控制指令来动态调整数据采集模块和异常检测模块的工作状态；通信模块，用于所述DCS控制模块与电力管理平台之间的数据传输与通信；电力管理平台，利用深度学习算法对所接收到的数据进行实时分析，实现故障的自动诊断和预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电投集团河南电力有限公司沁阳发电分公司 基于深度学习的电力DCS系统故障监测装置
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