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變電站智能巡檢數據辨識技術及應用

作者：編者:李端姣//張英|責編:穆智勇
出版社：中國電力
ISBN：9787523902899

出版日期：2025/09/01
裝幀：平裝
頁數：173

人民幣：RMB 75 元售價：元

內容大鋼

本書主要介紹了變電站智能巡檢數據辨識技術及應用，全書分為基礎、技術和應用三篇。基礎篇包括第1、2章：第1章介紹了深度學習的基本概念，以及神經網路原理、卷積神經網路和循環神經網路等關鍵技術，並詳細闡述了深度學習在圖像處理領域的應用；第2章探討了變電站智能巡檢技術的重要性、傳統方法的局限性及智能巡檢技術的發展趨勢。技術篇包括第3?5章：第3章深入分析了變電站數據的特徵，包括數據種類、特點，以及數據預處理和特徵提取技術；第4章研究了基於少樣本和域適應的變電主設備缺陷識別技術；第5章基於深度學習的變電錶計類、刀閘狀態識別技術，為變電站關鍵設備的狀態識別提供了創新性的解決方案。應用篇包括第6章和第7章：第6章展示了深度學習在變電站智能巡檢數據辨識中的實際應用案例，包括模型選擇與優化、數據集構建、模型訓練與評估；第7章討論了變電站智能巡檢數據辨識技術面臨的挑戰、解決策略及未來研究方向，並對技術應用的前景和社會效益進行了展望。
本書可供從事變電站智能巡檢領域工作的研究、設計人員閱讀使用。

作者介紹

編者:李端姣//張英|責編:穆智勇

前言
基礎篇
  第1章  智能識別技術基礎
    1.1  深度學習概述
    1.2  神經網路基本原理
    1.3  卷積神經網路（CNN）
    1.4  深度學習在圖像處理中的應用
    1.5  視覺/多模態大模型對圖像處理的機遇
  第2章  變電站智能巡檢技術
    2.1  變電站巡檢的重要性
    2.2  傳統巡檢方法與問題
    2.3  智能巡檢技術的發展
    2.4  深度學習在變電站智能巡檢中的應用
技術篇
  第3章  變電站數據特徵
    3.1  變電站數據的種類與特點
    3.2  數據增強技術
    3.3  特徵提取與模型構建
  第4章  基於少樣本和域適應的變電主設備缺陷識別技術
    4.1  少樣本數據增強技術
    4.2  域適應目標檢測演算法
    4.3  多模型目標識別演算法
    4.4  設備狀態與環境識別技術
    4.5  呼吸器硅膠變色識別技術
    4.6  表計錶盤的模糊識別技術
  第5章  基於深度學習的變電錶計類、刀閘狀態識別技術
    5.1  基於精細化分割的表計狀態識別技術
    5.2  基於連通區域的刀閘狀態識別技術
應用篇
  第6章  變電站智能巡檢數據辨識技術應用
    6.1  深度學習模型的選擇與優化
    6.2  訓練數據集與測試數據集的構建
    6.3  模型的訓練與評估
    6.4  實際應用案例分析
  第7章  變電站智能巡檢數據辨識技術的挑戰與展望
    7.1  技術挑戰與難點
    7.2  解決策略與未來研究方向
    7.3  技術應用前景與社會效益
參考文獻

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