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 2.968s.

关键词：人工智能、信息事件化、BP神经网络算法、L-M法、信息提取

所属期刊栏目：38

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2022-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：86-89