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摘要
为更好地保障输电线路设备的电子汇集能力，并实现对高压电网络结构的合理性规划，基于图像识别技术设计了一种输电线路设备缺陷识别应用系统。联合输电循环回路，妥善连接任务管理模块与电量基站控制设备，完成对系统硬件执行环境的搭建。在此基础上，设计卷积神经网络，借助栈式自动编码器结构体，对RBM识别节点进行训练处理，完成系统软件执行环境的搭建。将软硬件结构结合，实现基于图像识别输电线路设备缺陷识别系统的顺利应用。对比实验结果表明，与传统的深度学习型缺陷识别系统相比，该文系统可同时检测的传输电子量更多，且既定时间节点处的识别精准度也更高，能够较好地实现对输电线路设备电子汇集能力的保护。
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单位南方电网数字电网研究院有限公司; 广东电网有限责任公司
