【摘 要】
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输电线路的平稳运行是电力输送的重要保障,因此对输电线路进行定期巡检是维护电网安全的基本任务。对于使用较多的人工巡检方式,无法忽略其浪费人力、风险高等缺点。随着电网智能化的深入和深度学习技术的发展,将无人机巡检与图像处理技术相结合,融入输电线路巡检的进一步研究中,使用图像分类算法,能有效实现输电线路故障检测的智能化,使得检测更为高效、安全。基于国内外输电线路巡检方式的研究,发现现有的图像分类算法不仅
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输电线路的平稳运行是电力输送的重要保障,因此对输电线路进行定期巡检是维护电网安全的基本任务。对于使用较多的人工巡检方式,无法忽略其浪费人力、风险高等缺点。随着电网智能化的深入和深度学习技术的发展,将无人机巡检与图像处理技术相结合,融入输电线路巡检的进一步研究中,使用图像分类算法,能有效实现输电线路故障检测的智能化,使得检测更为高效、安全。基于国内外输电线路巡检方式的研究,发现现有的图像分类算法不仅精度有上升空间,且模型参数巨大,对计算机的性能要求极高,难以在实际的输电线路巡检工作中展开,因此本文对这些不足展开研究。首先本文分析输电线路的常见故障,并根据其图像特征制作数据集TFDS及其增强数据集TFDS-PRO。再选择ResNet50作为输电线路图像分类的基础模型,针对其参数量大的缺点对卷积层做出改进得到DOCR50模型,并分别在公共数据集以及输电线路故障数据集TFDS与TFDS-PRO上进行试验。实验结果表明DOCR50模型不仅在分类精度上有所提高,在参数量上也有所减少。在输电线故障分类的最佳准确率结果达到了 97.68%。经过进一步分析结果发现,DOCR50模型网络在输电线路处于复杂环境时难以有效提取特征,为了进一步提升网络性能,引入注意力机制的介绍。在已有的注意力模块上改进优化,构建了两个新的注意力模块——DEA与TDAM模块,改进后的两个模块都具有参数量小、提取特征能力强的优点,将其嵌入DOCR50网络中得到能对输电线路故障做出高效分类的模型ER50。以TFDS-PRO为实验数据集,通过消融实验验证注意力模块的有效性,并以特征可视化更直观地展现ER50网络的提取细节。除此之外,基于本文算法的输电线路故障分类系统,使ER50模型在输电线路巡检的工程应用中有了更好的应用。实验表明,输电线路故障分类模型——ER50的准确率达到99.87%,且总体积维持在较小的水平,仅为0.806G,为电网智能化巡检提供了实验基础与参考。图[54]表[19]参[73]
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