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申请/专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;湖南大学
摘要：本申请公开了一种配电网安全隐患识别方法及装置，本申请提供的技术方案通过获取配电网的无人机巡检图像和电气量测数据，针对数字类的电气量测量数据，通过电气量突变检测方式，得到故障后预设周波内的各区段的电气突变量数据，并计算各区段的电压突变量与电流突变量间的相关系数，结合通过基于数字类数据训练的第一识别模型对相关系数进行分析处理，得到第一识别数据，针对无人机巡检图像，则通过图像类数据训练的第二识别模型对相关系数进行分析处理，得到第二识别数据，最后通过两种识别数据融合得到的综合识别数据，确定配电网的安全隐患识别结果，实现了综合多源信息进行故障隐患识别，使得识别结果准确度更高，结果更加可靠。
主权项：1.一种配电网安全隐患识别方法，其特征在于，包括：获取配电网的无人机巡检图像与电气量测数据，所述电气量测数据包括：量测电压和量测电流；根据所述电气量测数据，通过电气量突变检测方式，得到故障后预设周波内的各区段的电气突变量数据，再根据所述电气突变量数据，结合预设的电气突变相关系数计算式，计算各区段的电压突变量与电流突变量间的相关系数；根据所述相关系数作为第一识别模型的输入量，以通过所述第一识别模型对所述相关系数进行分析处理，得到第一识别数据，其中，所述第一识别模型为基于由预设的电气突变量样本计算得到的相关系数样本，并以所述相关系数样本为训练数据，通过第一神经网络算法训练得到的配电网安全隐患识别模型；根据所述无人机巡检图像作为第二识别模型的输入量，以通过所述第二识别模型对所述图像特征进行分析处理，得到第二识别数据，其中，所述第二识别模型为基于由预设的巡检图像样本，并以所述巡检图像样本为训练数据，通过第二神经网络算法训练得到的配电网安全隐患识别模型；根据所述第一识别数据与所述第二识别数据，计算综合识别数据，以根据所述综合识别数据，确定所述配电网的安全隐患识别结果。
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权利要求：
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