基于边-云协同的输电线路综合在线监测系统

• 作者: 余盛达 叶保璇 易婷婷 王康坚 黄廷城
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 边云协同 输电线路 深度学习 综合监测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 智能与自动化
• 页码范围: 73-75
• 页数: 3页
• 分类号: TM75
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.11.021

摘要

保障输电线路安全运行是电网运维的重要目标,传统的多种输电线路在线监测系统监测功能单一,数据处理和智能识别任务位于后台,导致数据通讯和存储压力大.目前的输电线路边缘端识别产品,其图像智能识别速度慢、准确率不高.提出基于边-云协同的输电线路综合在线监测系统,通过深度学习技术在边缘端实现一次识别,并将所得疑似缺陷图片传至云端进行二次识别,解决大量数据传输困难的问题.同时传感器采集的多类型数据可送至后台进行全面分析,综合判断线路周围环境.结合边缘端和云端的双重识别和综合数据分析,大大提升了检测准确率,保证输电线路稳定运行.