-
题名基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究
被引量:1
- 1
-
-
作者
金波
陈铈
赵青尧
夏凡
刘雯
-
机构
国网湖北电力有限公司信息通信公司
国网武汉供电公司
-
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期68-71,共4页
-
文摘
常规的异常检测方法通过全局网络特征增强的形式获取异常检测特征,此过程中网络泛化能力较弱,导致检测模型的损失增加,影响最终的检测精准度。因此,设计了基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测方法。提取输电线路异常特征,生成特征图集并标记出线路异常位置。基于改进卷积神经网络构建线路异常检测模型,使输电线路的临界采样样本具有较低的冗余度,对输电线路进行导线直线检测。均衡输电线路异常检测的正负样本,增强网络泛化能力,从而降低检测模型的损失。采用对比实验的方式,验证了该方法的检测精准度更高,能够应用于实际生活中。
-
关键词
改进卷积神经网络
输电线路
异常检测方法
-
分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-