摘要
针对变电设备故障识别滞后与检修响应不及时的问题,本文开展智能检修识别技术的研究与应用。构建以多源状态感知、特征参数提取与边缘智能识别为核心的技术体系,提出基于随机森林的轻量化识别模型,并结合能量熵、频谱能量比等多维指标实现故障类型判别。系统在Jetson NX平台实现本地部署,适配变电现场的实时诊断需求。通过在220 kV变电站开展现场测试验证,系统在典型故障场景下表现出高识别率与快速响应能力,显示出良好的实用性与工程适应性。
出处
《轻工科技》
2025年第6期72-74,共3页
Light Industry Science and Technology
