一种基于卷积神经网络的配电网主站告警窗口的图像识别方法

随着配电网拓扑结构与设备规模的不断扩大，配电网主站中集聚了海量告警信息，亟需高效计算能力进行识别与分析。本文以配电网信息物理主站系统的强大硬件系统为依托，基于卷积神经网络的先进事件处理能力，形成了告警图像智能分析技术，实现告警信息在线综合处理、显示与推理，支持汇集和处理。以实际主站告警业务为例，对大量告警信息进行精准识别，实现对图像数值分析、阈值对比、趋势分析，对异常状态进行自动预警，实时对电网运维人员进行故障告警推送。基于实际配电网实景场景验证了设备识别与缺陷识别的准确性，支持实现配网运行监控、故障处理的一体化运行。