基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究

金波; 陈铈; 赵青尧; 夏凡; 刘雯

doi:10.13336/j.1003-6520.hve.20230805

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基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究

智能输配电 | 更新时间：2026-11-05

- 基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究
- 基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究
- 高电压技术 2023年49卷第S1期页码：68-71
- 作者机构：
  
  1. 国网湖北电力有限公司信息通信公司
  2. 国网武汉供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230805
  中图分类号： TM75;TP183;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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金波, 陈铈, 赵青尧, 等. 基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究[J]. 高电压技术, 2023,49(S1):68-71.

金波, 陈铈, 赵青尧, et al. 基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究[J]. 2023, 49(S1): 68-71.
金波, 陈铈, 赵青尧, 等. 基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究[J]. 高电压技术, 2023,49(S1):68-71. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230805.

金波, 陈铈, 赵青尧, et al. 基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究[J]. 2023, 49(S1): 68-71. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230805.

摘要

常规的异常检测方法通过全局网络特征增强的形式获取异常检测特征，此过程中网络泛化能力较弱，导致检测模型的损失增加，影响最终的检测精准度。因此，设计了基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测方法。提取输电线路异常特征，生成特征图集并标记出线路异常位置。基于改进卷积神经网络构建线路异常检测模型，使输电线路的临界采样样本具有较低的冗余度，对输电线路进行导线直线检测。均衡输电线路异常检测的正负样本，增强网络泛化能力，从而降低检测模型的损失。采用对比实验的方式，验证了该方法的检测精准度更高，能够应用于实际生活中。

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基于改进卷积神经网络的输电线路异常检测研究

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DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230805

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