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作者：李彬;尹义武;祁威威;刘玉明;朱斯;许颜贺;
单位：湖北白莲河抽水蓄能有限公司;国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室;
摘要：针对抽水蓄能电站电气设备传统人工检修存在的资源投入大、效率低、人员专业水平参差不齐等问题，提出了基于改进SSD模型的电气设备状态校核方法。首先，引入深度残差网络改进SSD模型的特征提取网络，融合注意力机制模块对特征图在通道和空间方向并行处理；再采用迁移学习方法进行深度残差网络初值设定；最后，建立电气一、二次设备运行规则融合的防误规则策略库，通过提取运行策略匹配校核设备实时运行状态，辅助运维人员决策分析。结果表明，提出的设备状态校核方法准确率为96%、平均精度均值为0.845,帧率为53.4,相较于原模型在平均精度均值和帧率方面分别提升了15.2%、16.0%,且优于其他模型的识别结果。该方法可在实际工程检测中实现高精度、高效率的电气设备状态识别。
关键词：目标检测;;残差网络;;注意力机制;;迁移学习;;状态校核
基金资助：国网新源集团科技项目(SGXYKJ-2023-034);; 国家自然科学基金项目(51809099)
