文档名：利用深度学习方法提取配网线路舞动特征
摘要：近年来时有发生的配网架空线路舞动故障,严重威胁配网运行稳定性与供电可靠性.为有效监测10kV配网架空绝缘线路运行状态,提出了一种基于图像处理和深度学习的架空线路舞动轨迹及幅频特性提取方法.利用深度学习语义分割算法DeepLabv3+网络实现绝缘导线的分割,通过导线形心定位提取导线舞动轨迹,进而获取导线舞动位移变化曲线及其舞动幅频特性,实现了配网架空线路舞动故障监测预警,为进一步提升配网防灾减灾能力,保障电网持续稳定供电提供支撑.
作者：刘赫 杨代勇 赵春明 郭家昌 刘春博Author：LIUHe YANGDaiyong ZHAOChunming GUOJiachang LIUChunbo
作者单位：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,长春130021
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(5)
分类号：TM615
关键词：配网架空线路 舞动特征 图像处理 深度学习
机标分类号：TM753TP391.41O39
在线出版日期：2023年6月20日
基金项目：国网吉林省电力有限公司揭榜挂帅项目利用深度学习方法提取配网线路舞动特征[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(5)刘赫 杨代勇 赵春明 郭家昌 刘春博近年来时有发生的配网架空线路舞动故障,严重威胁配网运行稳定性与供电可靠性.为有效监测10kV配网架空绝缘线路运行状态,提出了一种基于图像处理和深度学习的架空线路舞动轨迹及幅频特性提取方法.利用深度学习语义分割...参考文献和引证文献
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