基于深度学习算法的高压输电线路隐患自动检测方法

为实现输电线路多元状态的全面、准确检测，提高线路运行的安全性和稳定性，文章提出了一种基于深度学习算法的高压输电线路隐患自动检测方法。通过卷积神经网络构建模型，提取输电线路图像运行特征，并对该特征分类识别，实现对线路潜在隐患问题的自动检测。实验结果表明，该方法进行自动检测得到的准确率为98%，查全率为96%，查准率为97%,F1分数为97%，且将其应用于不同隐患类型的识别后，准确率均高于95%。该方法为电力系统的智能化检测提供了有效的技术支持。