图像特征提取与识别技术保护压板状态监测

• 作者: 刘诚 邓奕超 郭堃
• 来源期刊: 电力系统装备
• 学科: 工学
• 关键词: 压板状态检测 深度学习压板检测 分类识别压板状态检测
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 电力管理
• 页码范围: 149-150
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41|TN21
• 字数: 2782字
• 语种: 中文

摘要

变电站自动化水平极大提升了电网运行效率和安全性.压板是用来投入或退出对应保护功能的,继电保护装置的压板管理需要保护管理指定人员、保护试验人员、运行操作人员三方面共同负责.从保护功能来看,它是保护跳闸的最后一道屏障.文章研究了一种利用计算机深度学习算法实现电力保护压板状态识别的装置,本装置利用深度学习的算法实现图像的特征提取、分割分类与识别,实现保护压板状态的监测,并将监测的结果发送到远端云数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭堃		1	0	0.0	0.0
2	邓奕超		1	0	0.0	0.0
3	刘诚		1	0	0.0	0.0