以卷积神经网络对中压电力设备行故障识别的方案设计

卷积神经网络是深度学习算法的一种,一般用于图像识别和处理任务,能够通过多个卷积层和池化层提取图像的特征,从而发现问题。如果将该功能用于电力设备的故障识别,用卷积层来提取电力设备图像的特征,如设备结构、损坏部位等,可以提高设备故障的识别准确率和效率。鉴于此,就卷积神经网络对中压电力设备行故障识别的方案设计进行探讨,首先分析卷积神经网络的图像识别原理,其次探究中压电力设备的常见故障类型及表现,最终提出设计措施,为相关识别机制的设计提供良好的学术参考。

浅谈在高湿度重污染环境中运行的中压电力设备如何避免受损老化

中压电力设备在高湿度重污染环境中使用时,金属部件容易受到腐蚀受损,绝缘件容易老化放电。文章探讨电力设备在这些恶劣环境中使用时容易导致老化的根源,如何检测设备是否老化,总结对设备在这些环境中安装和使用提出建议,并提出设备已出现老化后的补救措施。