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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;嘉兴市恒光电力建设有限责任公司南湖分公司
摘要：本发明提出一种改进深度学习算法的电力系统故障诊断分析方法，通过整合空间数据库引擎和多元异构空间数据库资源，构建多层架构的电力设备状态监测与故障识别体系。该系统利用嵌入式技术搭载S3C6410ARM11微处理器为核心处理单元，集成多种传感器实时监测电力设备运行性能，并采用改进后的YOLOV4深度学习网络模型，结合伯努利方程以提高故障判断精度；研究设计了FFDFeatureFusion‑Darknet骨干网络模块强化特征提取能力，并融合FPNFeaturePyramidNetworks结构实现跨尺度特征融合，并结合电力设备状态智能检测平台，通过AD转换、DA转换模块以及多路传感器接口采集并处理实时数据信息，辅以无线传输技术和SPI总线通信，确保高效的数据交互与存储，实现实时监控与精准故障诊断。
主权项：1.一种改进深度学习算法的电力系统故障诊断分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、通过数据采集模块获取电力系统运行状态中的数据信息；其中所述数据信息至少包括短路、电压、接地、极性接反、短接、断线、缺电源、相线和中性线接反、频率偏差、过热烧毁、运行出现异常噪音、电气击穿或性能变劣；步骤二、将所获取的电力系统运行状态中的数据信息通过云端数据交互系统传递到不同位置的数据节点；步骤三、构建YOLOV4深度学习算法模型；并且通过云端数据接口接收所获取的电力系统运行状态数据信息；其中所述YOLOV4深度学习算法模型包含数据融合模块、数据编码模块、数据特征提取模块、数据卷积模块、数据池化模块、全连接模块和高斯模糊算法模块；步骤四、电力系统故障诊断分析；通过检测单元对电力系统故障数据信息进行故障诊断；步骤五、通过中央处理器控制电力系统故障诊断进程；通过24小时不间断分析，输出诊断分析结果数据信息。
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