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基于边缘计算技术的水电站电气一次设备实时监测系统研究

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摘要本文研究了一种基于边缘计算技术的水电站电气一次设备实时监测系统,旨在提升设备故障诊断的实时性与准确性。系统通过边缘计算节点对振动、电流等关键参数进行本地化处理,结合深度迁移学习算法,实现了设备故障的高效诊断。实验数据显示,系统在常见机械故障和电气故障的诊断准确率分别达到98.5%和95.2%,且响应时延显著降低,有效提升了水电站设备的安全性和稳定性。

作者孙瑜鸿

机构地区国能大渡河枕沙水电建设管理分公司

出处《电气技术与经济》 2025年第6期180-182,共3页 Electrical Equipment and Economy

关键词边缘计算实时监测故障诊断

分类号 TV736 [水利工程—水利水电工程]

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