【摘 要】
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针对配电网线路走廊环境多样复杂,传统的人工巡线技术耗费大量人力物力财力的现状,本文提出基于深度学习算法的配电网架空线故障识别技术。通过分析架空线的图像信息,提出了
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(编号GDKJXM20162116)
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针对配电网线路走廊环境多样复杂,传统的人工巡线技术耗费大量人力物力财力的现状,本文提出基于深度学习算法的配电网架空线故障识别技术。通过分析架空线的图像信息,提出了一种基于深度学习的检测方法,将图像的线性特征提取出来以进行分析。并提出了基于K-means聚类算法的架空线故障评估方法,对识别出的架空线故障及故障隐患进行影响程度评估,通过对智能图像采集系统采集到的架空线图像进行故障检测,检测结果表明,该方法可有效检测出有故障隐患的架空线路,对架空线路巡检提供了一种新技术。
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