基于深度学习的配电网工程数据融合与智能分析方法研究

作     者：钟琦 杨波 朱莎 潘行健 陆非凡 ZHONG Qi;YANG Bo;ZHU Sha;PAN Xingjian;LU Feifan

作者机构：国网浙江德清县供电有限公司浙江湖州313200 

基　　金：国家电网有限公司财务管理项目(1200-2020016131A-3-33-10) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2022年第30卷第21期

页      码：131-135页

摘      要：配网工程数据的快速增长给数据的处理与分析带来了新的挑战。针对配网工程中数据量大、信息处理困难等问题,开展了基于深度学习的配网工程数据融合与智能分析方法研究。通过建立改进的FP-FRCNN检测模型以及压缩连接金字塔结构,进行池化层调整。采用全智能分析技术进行大数据降噪处理,利用聚类分析的稀疏自编码数据融合算法进行数据融合,将配网终端采集到的现场数据进行数据挖掘及可视化分析。以某区域配网工程数据来进行算例分析,实验结果表明,文中所提方法在不同分辨率下的AP值达到了95.6%,平均相对误差为3.53%。

主 题 词：深度学习 数据融合 智能分析 改进FP-FRCNN 

学科分类：0809[工学-计算机类] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2022.21.028

馆 藏 号：203115465...