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基于智能感知与深度学习的智能变电站设备状态检测方法
被引量：
11
1
作者
李远松
丁津津
+3 位作者
徐晨
高博
汤汉松
单荣荣
《电气工程学报》
CSCD
2022年第2期208-214,共7页
针对现有变电站设备状态检测方式单一、检测效果欠佳的问题,提出一种基于智能感知与深度学习的智能变电站设备状态检测方法。首先,在变电站四个角落安装低功率的热像仪,以实时监测设备状态。然后,应用中值滤波和侵蚀技术处理设备热图像...
针对现有变电站设备状态检测方式单一、检测效果欠佳的问题,提出一种基于智能感知与深度学习的智能变电站设备状态检测方法。首先,在变电站四个角落安装低功率的热像仪,以实时监测设备状态。然后,应用中值滤波和侵蚀技术处理设备热图像,获得灰度图像后,利用加速鲁棒特征法提取图像特征,初步监测设备状态。最后,基于深度学习模型对图像特征作训练分类,以检测存在故障的设备。基于Tensorflow平台对其性能进行试验论证,结果表明,相比于其他方法,所提方法的检测准确率和召回率更高且检测速率更快,能够直观准确地掌握变电站的设备状态。
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关键词
智能变电站
深度学习
智能感知
中值滤波
加速鲁棒特征法
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职称材料
题名
基于智能感知与深度学习的智能变电站设备状态检测方法
被引量：
11
1
作者
李远松
丁津津
徐晨
高博
汤汉松
单荣荣
机构
国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
安徽新力电业科技咨询有限责任公司
江苏凌创电气自动化股份有限公司
国电南瑞科技股份有限公司
出处
《电气工程学报》
CSCD
2022年第2期208-214,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0905000)。
文摘
针对现有变电站设备状态检测方式单一、检测效果欠佳的问题,提出一种基于智能感知与深度学习的智能变电站设备状态检测方法。首先,在变电站四个角落安装低功率的热像仪,以实时监测设备状态。然后,应用中值滤波和侵蚀技术处理设备热图像,获得灰度图像后,利用加速鲁棒特征法提取图像特征,初步监测设备状态。最后,基于深度学习模型对图像特征作训练分类,以检测存在故障的设备。基于Tensorflow平台对其性能进行试验论证,结果表明,相比于其他方法,所提方法的检测准确率和召回率更高且检测速率更快,能够直观准确地掌握变电站的设备状态。
关键词
智能变电站
深度学习
智能感知
中值滤波
加速鲁棒特征法
Keywords
Smart substation
deep learning
intelligent perception
median filtering
accelerated robust feature method
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能感知与深度学习的智能变电站设备状态检测方法
李远松
丁津津
徐晨
高博
汤汉松
单荣荣
《电气工程学报》
CSCD
2022
11
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