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基于深度学习算法的变电站设备温度异常检测方法
文献摘要：
由于温度检测精度低,变电站设备异常温度检测结果不准确,导致变电站设备发生故障,因此提出基于深度学习算法的变电站设备温度异常检测方法.根据图像分割变电站设备温度异常的区域,提取变电站设备区域图像,采用深度学习算法检测温度,实现了变电站设备温度异常检测.实验结果表明,通过深度学习算法检测出的温度输入指令后得到的结果是0.9876,其更趋近于数字1,并且采用该设计方法后,温度异常点得到了降低.该方法提高了变电站设备温度的检测精度,具备可行性.
文献关键词：
深度学习算法;变电站设备;温度异常
中图分类号：
作者姓名：
陈立斌
作者机构：
国网宜兴市供电公司,江苏无锡 214200
文献出处：
引用格式：
[1]陈立斌-.基于深度学习算法的变电站设备温度异常检测方法)[J].通信电源技术,2022(18):100-102
A类：
异常温度检测
B类：
深度学习算法,变电站设备,设备温度,温度异常,异常检测方法,检测精度,设备异常,图像分割,测温,更趋,趋近,异常点,点得
AB值：
0.137087
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