基于深度迁移学习的智能变电站电力设备部件状态检测方法

由于传统状态检测方法存在设备状态检测精度及效率低的问题,提出了一种基于深度迁移学习的智能变电站电力设备部件状态检测方法。该方法通过预训练模型和迁移学习,在其他相关任务的大规模数据集上进行预训练,学习到通用的特征表示。然后,将预训练模型应用于目标任务,并进行微调以适应电力设备部件状态的检测。该方法通过迁移学习,加速了模型的训练过程,提高了模型的泛化能力和预测准确性。