利用深度学习方法提取配网线路舞动特征

刘赫; 杨代勇; 赵春明; 郭家昌; 刘春博

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利用深度学习方法提取配网线路舞动特征

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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10 kV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。

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来源
《电力系统及其自动化学报》 |2023年第5期|89-94|共6页
作者
刘赫; 杨代勇; 赵春明; 郭家昌; 刘春博;
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作者单位

国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
配网架空线路; 舞动特征; 图像处理; 深度学习;

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