【摘 要】
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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
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFB0905000）；
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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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