基于电力感知元件的开关站智能巡检与设备状态预警技术实践OA

为了提升无人值守开关站的运行安全与设备健康管理水平,本文提出一种基于电力感知元件的智能巡检与状态预警技术体系.设计的MEMS 复合型电力感知元件集成电流、电压以及温度三参量传感单元,并采用多点标定动态补偿算法抑制非线性漂移与电磁干扰;基于YOLOv8与贝叶斯融合的智能巡检算法实现视觉与传感特征一致性判断,结合TCN模型识别连续异常;采用XGBoost构建设备健康指数模型,实现健康评估与趋势预警.在3座110kV开关站的实测中,本文提出的LT-PDC模型准确率为0.95,召回率为0.98,平均绝对误差为0.03,验证了该技术在复杂电力场景下的高精度识别与前瞻性预警能力.