【摘 要】
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为发挥深度学习算法特征自学习及其在图像处理领域的优势,避免当前小电流接地系统单相接地故障选线中人工提取故障特征信息缺失的问题,提出了一种通过生成故障电流全信息空间域图像,再利用图像识别与分类算法实现故障选线的方法。所提方法首先使用三相电流构建三维空间域图像,并分别在3个平面上进行投影得到多幅投影图像,解决了获取二维图像的关键问题;然后对投影图像进行二次像素级图像融合,得到了相应的RGB彩色图像,最
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307152)。
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为发挥深度学习算法特征自学习及其在图像处理领域的优势,避免当前小电流接地系统单相接地故障选线中人工提取故障特征信息缺失的问题,提出了一种通过生成故障电流全信息空间域图像,再利用图像识别与分类算法实现故障选线的方法。所提方法首先使用三相电流构建三维空间域图像,并分别在3个平面上进行投影得到多幅投影图像,解决了获取二维图像的关键问题;然后对投影图像进行二次像素级图像融合,得到了相应的RGB彩色图像,最后使用深度学习算法对图像进行识别与分类从而实现故障选线。将所提方法与已有方法的故障选线结果进行对比,结果
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