基于深度学习的高压断路器分合状态识别方法研究

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随着市场经济的蓬勃发展和民众生活质量的日益改善,国家对可靠能源供应的需求也相应增加。断路器作为电力传输和转换的重要枢纽,是电网不可分割的组成部分。在户外敞开式变电站中,由于断路器常年日晒雨淋,容易被氧化腐蚀,电网运维人员实施遥控、分合操作时,仅仅通过刀闸位置传感器无法完成可靠的状态判断,通常需要操作监护人员在现场配合进行工作,远程操作有效性亟需进一步增强与提升。针对以上问题,本文以110 kV变电站的高压断路器作为研究对象,通过应用基于深度学习的目标检测方法,与卷积神经网络和注意力机制相组合提升图像中目标特征的处理能力,在大量的高压断路器分合图像中对采集到的图像进行分析,最终实现断路器精准定位及分合状态识别,解决长期以来变电站对断路器分合状态识别效率低、人工耗时等问题,为后续变电站全自动化操作提供理论和实践基础。本文主要研究内容和创新点包括:1.针对YOLOv4算法的骨干网络特征提取能力不足的问题,本文提出了 SE-YOLOv4算法。在YOLOv4骨干网络的每一个残差模块中添加了注意力模块,更加关注图像中的目标区域,忽略复杂的背景信息,从而提高网络对目标特征的提取能力。2.YOLOv4的三个头部输出在一定范围内限制了断路器的输出尺度,通过增加一个新的头部输出,提升断路器分合识别的检测精度。YOLOv4头部特征输出时各类参数由单个通道输出,参数分离不明确,本文提出了一种三通道头部输出方法,在网络头部采用坐标框位置、前后景得分、类别得分三个通道分别进行输出,有效提升网络对坐标框的回归能力。3.为了提升移动端对断路器分合状态实时识别效果,选择以YOLOv4-Tiny轻量型的网络为基准,在其骨干网络中添加稠密模块,实验结果表明与YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny等网络相比,本文提出的轻量型断路器状态识别网络DS-YOLO-Tiny具有模型参数小、推理时间快、平均精度高、平均召回率高等优势。
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