【摘 要】
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针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multi
【机 构】
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国网河北省电力有限公司电力科学研究院,国网河北省电力有限公司检修分公司,国网河北省电力有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572062);国网河北省电力有限公司电力科学研究院项目(KJKF-20)资助
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针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23.78,测试速度快了28倍,精确度
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