电子技术杂志社

基于图像处理和深度学习的配电网跳闸故障识别方法分析

曾曦琳1杨柳2田硕3

1.汕头职业技术学院2.京东方能源科技股份有限公司3.国网陕西省电力有限公司渭南供电公司

摘要：阐述配电网跳闸故障与深度学习技术的融合特点，通过探寻数据来源、处理样本数据、归一处理样本数据，以及运用深度学习技术对故障类型进行高效识别算法的介绍，探讨应用深度学习技术高效识别配电网跳闸故障类型的方法。

关键词： 图像处理;深度学习;配电电网跳闸故障;

基金资助： 2024年度汕头职业技术学院横向科研项目（SZ2024-KY-014）；

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 电力工业;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.41;TP18;TM73

在线公开时间： 2025-02-10 09:40（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间）