基于BP神经网络的目标识别算法和多源感知技术相融合的GIS性能检测方法

针对传统多源感知检测方法在气体绝缘全封闭组合电器(Gas Insulated Switchgear, GIS)作业中性能检测数据准确度不足的问题,设计了一种基于目标识别算法和多源感知技术相融合的GIS性能检测方法。在传统性能检测技术中引入以BP神经网络为核心的目标识别算法,通过BP多层神经网络,实现了高效地数据目标提取,大幅提高了数据检测的准确度。为解决单一传感器不能完整地捕捉复杂环境信息的问题,基于多源感知技术,采用多个传感器对多个数据源进行综合感知,扩展了环境视角与信息维度,实现了对周围环境的全方位监控,使检测系统获得了更为理想的数据检测能力。在实际GIS运行环境中进行实地检测,将所提出的改进多源感知方法与传统多源感知方法进行了实验对比。结果表明,所提方法能够将GIS性能检测的准确度提高至98%以上。