基于深度学习的特高压直流控制保护系统可视化技术

作者：孔祥平; 李鹏; 高磊; 林俊

来源：电网与清洁能源, 2020, 36(02): 29-37.

• 深度学习
• 特高压直流
• 控制保护
• 数据库
• 可视化

特高压直流控制保护系统是特高压直流输电工程的"大脑",控制保护系统设备采用分层分布式结构,不同层次、同一层次不同区域的装置之间均通过电缆、光纤进行大量的信号交换,构成了一套庞大而复杂的系统。此外,特高压直流控制保护系统设备的连接关系和信号交换等信息分散在不同载体上,信息检索工作量巨大。这些都使得特高压直流控制保护系统的运维检修难度大大增加。针对这些问题,提出基于深度学习的特高压直流控制保护系统图纸识别和可视化技术方案,采用自定义的控制保护系统图纸模型格式,将基于候选区域的快速卷积神经网络Faster R-CNN和光学字符识别Tesseract-OCR引擎结合,识别控制保护系统图纸中的信息并自动完成图纸建模,将模型存入数据库中,依托数据库便捷的查询方式,直观地展示控制保护系统的原理,提高数据检索效率。