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题名基于多阶段协同的电网厂站接线图智能识别
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作者
张彦龙
许丹
曹晖
李杜林
吕勇强
张旭
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机构
许昌许继软件技术有限公司
西安交通大学电气工程学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期4341-4348,I0122,I0123,共10页
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基金
中国电气装备集团科技项目(电力多场景人工智能算法模型应用技术研究及通用平台搭建)(CEE-2022-B-01-02-003-XJ)。
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文摘
电网厂站接线图作为电力系统网络结构的重要数据,承载着电力设备运行的关键信息,在电网调度控制应用中具有重要作用。针对调度运维人员手动绘制方式导致工作繁琐、任务量大的问题,提出基于多阶段协同的电网厂站接线图智能识别方法,实现机器代人绘图。首先,采用切割检测增强对图元小目标的检测能力,通过形态特征提取及模糊比对处理实现图元方向识别;其次,基于随机粘贴原理增强文字识别模型的鲁棒性,基于知识融合技术提升图元文本匹配准确性;最后,基于连通域检测识别连接线,采用遍历筛选匹配图元与主接线的连接关系。实验结果表明,该方法对电网厂站接线图整体识别准确率在88%以上,将其应用变电站监控系统、换流站运行人员控制系统中,极大提升了作业人员构图建模效率。
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关键词
电网厂站接线图
图元识别
连接线识别
连接关系识别
人工智能
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Keywords
power grid station wiring diagrams
element recognition
connection line recognition
connection relationship recognition
artificial intelligence
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名电网厂站接线图人工智能识别关键方法
被引量：7
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作者
王梓耀
罗庆全
萧文聪
王艺澎
余涛
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机构
华南理工大学电力学院
广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期115-124,共10页
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基金
国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金资助项目(U2066212)。
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文摘
矢量化的电网厂站接线图需要调度运维人员参考设计图纸进行人工绘制及导入,工作量巨大且极易出错。针对电网厂站接线图中图元、文字以及接线关系3个核心的识别问题,提出一套基于人工智能的完整电网厂站接线图识别方法,显著提升识别的效率和准确性。通过结合分级预处理的重叠滑窗机制与YOLOv4算法,解决电网厂站接线图的“大图像小图元检测”问题;通过迁移学习与卷积循环神经网络结合,提升包含中文电气文本的识别率;通过嵌入电气领域知识与规则,提升接线识别的准确率。最后,根据获取的电气元件信息、文本信息、连接线信息,完成其他下游任务。采用实际调度系统导出的电网接线图数据集,设计了图元、文字、接线识别三方面的对比实验,验证了所提方法的有效性。
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关键词
电网厂站接线图
图元识别
文本识别
接线识别
迁移学习
知识融合
人工智能
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Keywords
wiring diagram of power plant and substation
graphic element recognition
text recognition
wiring recognition
transfer learning
knowledge fusion
artificial intelligence
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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