电力系统中人工智能图像识别技术的研究分析

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基于人工智能图像识别技术处理要求,完成图像预处理、图像特征提取和图像匹配分类.利用人工智能图像识别技术要点辅助电力系统开展相应工作,建立SF6气体泄漏激光识别技术系统、红外热像仪成像技术、输电线路巡视图像智能分析平台,有效解决了电力系统中相关参数的实时性管理问题,极大程度上提高电力系统安全监督管理的实效性.
其他文献
由于引起电气设备出现绝缘故障的因素较多,导致诊断的准确率较低,为此,提出大型电气工程设备绝缘故障诊断方法设计研究.对故障信号进行Hilberx变换后,提取其周围节点的信号状态特征,利用模糊神经网络的学习算法计算待诊断信号与提取特征值之间的匹配度,将期望误差小于目标值的特征对应的故障作为最终的诊断结果.实验结果表明,所提方法对不同绝缘故障的正确率可达到95%以上.其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,模糊神经网络的学习算法分析方法作为一种有效的充油电力设备异常监测手段,在电力系统得到广泛的应用.