版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

机器学习在电力设备故障检测中的实践应用

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
闾林秀
作者机构:
武汉轻工大学生命科学与技术学院
[闾林秀] 武汉轻工大学
语种:
中文
关键词:
机器学习;电力设备;无人机;实践应用
期刊:
信息系统工程
ISSN:
1001-2362
年:
2024
期:
2
页码:
53-56
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
生命科学与技术学院
摘要:
机器学习在电力设备故障检测中的实践应用已经取得了显著的成果。通过使用机器学习算法,可以对电力设备的运行数据进行分析和处理,从而实现故障的早期检测和预测。这种方法可以帮助电力公司提高设备的可靠性和安全性,减少故障停电时间,...展开更多 机器学习在电力设备故障检测中的实践应用已经取得了显著的成果。通过使用机器学习算法,可以对电力设备的运行数据进行分析和处理,从而实现故障的早期检测和预测。这种方法可以帮助电力公司提高设备的可靠性和安全性,减少故障停电时间,提高供电质量。具体应用包括基于机器学习的故障诊断、故障预测和设备状态监测等。通过对大量历史数据的学习,机器学...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com