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基于Light-Resnet卷积神经网络的电力设备监测数值识别算法
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作者 孔志恒 谭冲 +2 位作者 唐培耀 胡成博 郑敏 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第8期206-213,共8页
在智能电网中,精确监测输电、配电及供电关键设备的运行状态对在线运维至关重要。面对人工抄录和巡检的低效,以及监测装置数字化升级的复杂安装、高成本和长周期等挑战,结合图像采集装置与图像处理技术,根据计算资源合理分配任务,开发... 在智能电网中,精确监测输电、配电及供电关键设备的运行状态对在线运维至关重要。面对人工抄录和巡检的低效,以及监测装置数字化升级的复杂安装、高成本和长周期等挑战,结合图像采集装置与图像处理技术,根据计算资源合理分配任务,开发了一种基于Light-Resnet数值识别算法,该算法通过D-Add损失函数优化网络训练过程,实现电力设备监测数据的远程读取。实验表明:Light-Resnet以6090的参数量在MNIST数据集获得了98.8%的严格准确率,结合边端协同机制,终端侧能耗降低了20.73%。这一算法不仅证明了自身在资源受限环境下的适应性和高效性,同时D-Add损失函数的设计也显著提升了网络的准确度。 展开更多
关键词 light-resnet D-add 边端协同机制 数值识别 智能电网
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