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摘要
配网工程数据的快速增长给数据的处理与分析带来了新的挑战。针对配网工程中数据量大、信息处理困难等问题，开展了基于深度学习的配网工程数据融合与智能分析方法研究。通过建立改进的FP-FRCNN检测模型以及压缩连接金字塔结构，进行池化层调整。采用全智能分析技术进行大数据降噪处理，利用聚类分析的稀疏自编码数据融合算法进行数据融合，将配网终端采集到的现场数据进行数据挖掘及可视化分析。以某区域配网工程数据来进行算例分析，实验结果表明，文中所提方法在不同分辨率下的AP值达到了95.6%，平均相对误差为3.53%。
