简介:摘要:高压真空断路器作为一种重要的电力设备,其工作状态对电力系统的稳定与安全起着至关重要的作用。为确保高压真空断路器的正常工作,必须定期检查与维修。但传统的人工检测与维修方法存在效率低、精度低、容易疲劳等问题。因此,开发一种有效的设备状态监控系统是保证电力系统安全稳定运行的关键。本课题拟利用机器学习技术,建立一套基于机器学习的高压真空断路器机械状态监控系统,通过实时监测与分析高压真空断路器的机械状态,实现对其运行状态的实时评估与预测。该系统能有效地提高电网运行的可靠性与安全性,对保障电网安全、稳定运行起到了至关重要的作用。