论文摘要
针对隔离开关状态需要双确认的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的开关状态图像识别方法。该方法首先建立对抗学习模型,提取隔离开关样本特征,确定初始参数值;然后基于识别误差率最小的目标函数,采用反向传播算法更新模型层间连接权值;最后通过网络逐层计算得到隔离开关分合位置判别结果。以某地区变电站内的隔离开关图像为例进行测试,结果表明该方法对大规模图像样本具有较高的辨识准确率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王舶仲,蒋毅舟,文超,段浩然,易进,熊旋,毛文奇,袁培
关键词: 隔离开关,状态识别,图像识别,深度学习,深度卷积生成对抗网络
来源: 智慧电力 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 国网湖南省电力有限公司检修公司,国网湖南省电力有限公司,湖南大学能源互联网智能信息分析与综合优化湖南省重点实验室,国网湖南省电力有限公司电力科学研究院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51877072),国家电网公司科技项目(5216A0180002)~~
分类号: TM564.1;TP183;TP391.41
页码: 77-84
总页数: 8
文件大小: 1180K
下载量: 84
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标签：隔离开关论文; 状态识别论文; 图像识别论文; 深度学习论文; 深度卷积生成对抗网络论文;