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基于深度学习算法的CT自动诊断系统在NSCLC患者TNM分期中的建立与应用
1
作者 王敏 阮振平 沈霁 《中国CT和MRI杂志》 2025年第3期67-70,共4页
目的建立基于深度学习算法的计算机断层扫描(CT)自动诊断系统,并探讨其在非小细胞肺癌(NSCLC)患者肿瘤淋巴结转移(TNM)分期中的应用。方法回顾性分析本单位2020年1月~2022年6月收治的245例NSCLC患者的临床资料作为训练集,提取CT检查特... 目的建立基于深度学习算法的计算机断层扫描(CT)自动诊断系统,并探讨其在非小细胞肺癌(NSCLC)患者肿瘤淋巴结转移(TNM)分期中的应用。方法回顾性分析本单位2020年1月~2022年6月收治的245例NSCLC患者的临床资料作为训练集,提取CT检查特征信息和TNM分期数据,基于深度学习算法构建CT自动诊断系统。另选取本单位2022年7月~2023年6月收治的102例NSCLC患者作为验证集,经该系统诊断TNM分期,将病理学检查结果作为“金标准”,评价该系统对TNM分期的诊断价值。结果基于深度学习算法构建了CT自动诊断系统,该系统诊断各期的灵敏度、特异度、准确度与约登指数均高于常规CT诊断;基于深度学习算法的CT自动诊断系统诊断TNM分期与病理学诊断一致性高(Kappa=0.846,P<0.001),常规CT诊断TNM分期与病理学诊断也有一致性(Kappa=0.721,P<0.001)。结论基于深度学习算法的CT自动诊断系统诊断TNM分期优于常规CT。 展开更多
关键词 深度学习算法 计算机断层扫描 自动诊断系统 非小细胞肺癌 分期
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基于深度学习算法的变电站设备超温告警方法
2
作者 刘生军 《中国新技术新产品》 2025年第5期134-136,共3页
针对变电站设备因超温引发的安全隐患,现有方法无法实现对其准确告警的问题,首先,本文开展基于深度学习算法的超温告警方法研究。通过超分辨率图像分解技术,提高变电站设备监控图像的清晰度和细节信息,为超温诊断提供高质量数据源。其次... 针对变电站设备因超温引发的安全隐患,现有方法无法实现对其准确告警的问题,首先,本文开展基于深度学习算法的超温告警方法研究。通过超分辨率图像分解技术,提高变电站设备监控图像的清晰度和细节信息,为超温诊断提供高质量数据源。其次,运用深度学习算法对处理后的图像进行超温特征提取和诊断,实现设备温度的精准识别和异常检测。最后,结合红外告警机制,实时将超温预警信息推送至运维中心,保障变电站设备安全运行。通过对比试验证明,该方法能显著提高超温检测的准确率,有效预防设备过热故障,保障电网稳定运行。 展开更多
关键词 深度学习算法 设备 告警 超温 变电站
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基于深度学习算法的物联网资源信息自动采集方法
3
作者 严梅 《自动化技术与应用》 2025年第2期61-65,共5页
常规物联网资源信息自动采集方法,多采用本体构建技术,无法对其中的冗余信息进行有效滤除,导致资源信息采集效率较低。因此,提出基于深度学习算法的物联网资源信息自动采集方法。根据物联网运行特点设定物联网资源信息采集周期,控制采... 常规物联网资源信息自动采集方法,多采用本体构建技术,无法对其中的冗余信息进行有效滤除,导致资源信息采集效率较低。因此,提出基于深度学习算法的物联网资源信息自动采集方法。根据物联网运行特点设定物联网资源信息采集周期,控制采集过程,利用卡尔曼滤波法清洗原始数据,滤除冗余信息,提取关键信息进行内部融合,基于信息融合结果对其特征向量进行提取,分析信息概率分布情况,利用深度学习算法扩展信息采集量的最大化范围,进而实现物联网资源信息自动采集。采用仿真实验的方式验证所提方法的应用性能,结果证明,所提方法具有更高的资源信息采集效率。 展开更多
关键词 深度学习算法 物联网 资源信息 自动采集
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智能电网环境下用电行为异常检测的深度学习算法研究——以宁夏某工业园区配电网负荷优化工程为例
4
作者 吕呈 《光源与照明》 2025年第2期97-99,共3页
文章以宁夏某工业园区配电网负荷优化工程为例,探索了深度学习技术在用电行为异常检测中的应用,设计了一套完整的深度学习检测框架,包括数据采集与特征处理、深度学习网络建模、异常检测算法优化及系统集成与边缘部署。研究结果表明,基... 文章以宁夏某工业园区配电网负荷优化工程为例,探索了深度学习技术在用电行为异常检测中的应用,设计了一套完整的深度学习检测框架,包括数据采集与特征处理、深度学习网络建模、异常检测算法优化及系统集成与边缘部署。研究结果表明,基于深度学习的用电行为异常检测技术能显著提高电网运行效率,为智能电网的精准管理提供有效技术支撑,并在分布式电网场景下具有广泛推广意义。 展开更多
关键词 智能电网 用电行为 异常检测 深度学习算法
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基于深度学习算法的数模混合芯片测试方法研究
5
作者 张永华 《电子设计工程》 2025年第4期77-81,共5页
数模混合芯片内部结构的复杂性和信号交互的多样性,使得测试难以有效覆盖芯片的所有工作模式和边界条件,进而导致测试覆盖率偏低。为此,提出了基于深度学习算法的数模混合芯片测试方法研究。根据数模混合芯片的基本组成和运行原理以及... 数模混合芯片内部结构的复杂性和信号交互的多样性,使得测试难以有效覆盖芯片的所有工作模式和边界条件,进而导致测试覆盖率偏低。为此,提出了基于深度学习算法的数模混合芯片测试方法研究。根据数模混合芯片的基本组成和运行原理以及测试需求,采用卷积神经网络算法构建测试信号生成模型,结合芯片状态融合信号特征输出测试信号,联合测试项目的覆盖范围编排测试用例,并利用混合信号仿真测试策略实现对芯片的性能测试。实验结果表明,该文方法能够全面考虑芯片的功能测试项目,增加了测试的广度和深度,芯片测试覆盖率始终保持在75%以上,测试结果的可靠性较高。 展开更多
关键词 深度学习算法 数模混合芯片 性能测试 测试用例 测试信号
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基于深度学习算法的血压软测量技术
6
作者 高乔枫 张帅 +3 位作者 秦璐璐 宋勇 商建康 张念猛 《计量与测试技术》 2025年第3期141-145,共5页
无创血压测量法需佩戴臂带,只能测量某一时刻的血压,且无法连续监测。为实现对人体血压的间接测量,本文提出一种血压软测量技术,通过采集人体连续脉搏波信号,利用深度学习算法建立脉搏波与血压之间的关系。结果表明:该方法能准确预测血... 无创血压测量法需佩戴臂带,只能测量某一时刻的血压,且无法连续监测。为实现对人体血压的间接测量,本文提出一种血压软测量技术,通过采集人体连续脉搏波信号,利用深度学习算法建立脉搏波与血压之间的关系。结果表明:该方法能准确预测血压波形,且结果符合BHS标准中的A级;脉搏波信号通过运动腕带和指夹式血氧仪进行采集,可实现实时、便捷的血压测量。 展开更多
关键词 血压 软测量技术 深度学习算法 脉搏波信号
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深度学习算法在油田网络攻击检测系统设计中的应用
7
作者 牛一涵 《信息与电脑》 2025年第1期47-49,共3页
为更准确地识别潜在攻击并实现更灵活的防护策略,文章分析了油田网络环境的安全需求,设计了以卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)为核心的攻击检测模型,构建了多级网络攻... 为更准确地识别潜在攻击并实现更灵活的防护策略,文章分析了油田网络环境的安全需求,设计了以卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)为核心的攻击检测模型,构建了多级网络攻击预警机制,并通过实验验证了所设计系统在多项指标上的优势。实验表明,该系统在应对复杂多变的网络攻击方面具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 深度学习算法 油田网络 攻击检测
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深度学习算法下煤炭洗选过程中的粒度控制分析
8
作者 马靖远 《能源与节能》 2025年第2期40-43,共4页
为提高煤炭洗选过程中粒度控制的精度与实时性,设计了基于深度学习算法的煤炭洗选粒度控制系统,探究了深度学习算法在煤炭洗选过程中的应用。研究发现,深度学习算法可提高粒度控制的精度与实时性,优化煤炭洗选工艺,提升生产效率和产品... 为提高煤炭洗选过程中粒度控制的精度与实时性,设计了基于深度学习算法的煤炭洗选粒度控制系统,探究了深度学习算法在煤炭洗选过程中的应用。研究发现,深度学习算法可提高粒度控制的精度与实时性,优化煤炭洗选工艺,提升生产效率和产品质量。结论表明,深度学习算法在煤炭行业具有广阔的应用前景,能推动行业的智能化和现代化发展。 展开更多
关键词 深度学习算法 煤炭洗选 粒度控制
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基于深度学习算法的档案信息大数据分类研究
9
作者 孟庆宇 《信息记录材料》 2025年第3期107-109,共3页
随着信息技术的迅猛发展,档案信息大数据的规模急剧增长,传统分类方法难以满足高效、准确处理档案信息大数据分类需求。本研究将深度学习算法应用在档案信息大数据分类中,首先从多种渠道收集档案信息数据,然后使用数据归一化将档案信息... 随着信息技术的迅猛发展,档案信息大数据的规模急剧增长,传统分类方法难以满足高效、准确处理档案信息大数据分类需求。本研究将深度学习算法应用在档案信息大数据分类中,首先从多种渠道收集档案信息数据,然后使用数据归一化将档案信息大数据映射到特定的区间,并将每个特征子空间采用超采样方法。实验结果表明:迭代次数为800次时,准确率及召回率高达98.3%及97.3%,较迭代次数200次增加11.95%及23.94%,增加幅度较大,表明深度学习模型可有效识别档案信息数据的主要特征,能够对大部分样本进行正确分类;深度学习算法数据分类时间为65.2 ms,较蚁群算法与遗传算法分别下降6.89%、17.72%,表明深度学习模型的数据分类性能较好,可以在较短时间内对数据进行分类。 展开更多
关键词 深度学习算法 档案信息 大数据分类
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基于超声图像的深度学习算法预测不明原因复发性流产风险的价值分析
10
作者 王小亚 《中国社区医师》 2025年第4期78-80,共3页
目的:分析基于超声图像的深度学习算法预测不明原因复发性流产(URPL)风险的价值。方法:选取2021年1月—2023年12月陇南市礼县第一人民医院收治的患者192例作为研究组,选取同期无早孕流产史的孕妇215例作为对照组。在黄体中期采集患者子... 目的:分析基于超声图像的深度学习算法预测不明原因复发性流产(URPL)风险的价值。方法:选取2021年1月—2023年12月陇南市礼县第一人民医院收治的患者192例作为研究组,选取同期无早孕流产史的孕妇215例作为对照组。在黄体中期采集患者子宫内膜超声图像,收集临床数据,建立ResNet-50模型。统计ResNet-50模型训练结果,分析模型预测性能。结果:两组年龄、螺旋动脉的搏动指数、螺旋动脉的阻力指数、子宫动脉的搏动指数、子宫动脉的阻力指数、子宫内膜厚度、促卵泡生成激素、促黄体生成素、雌二醇、抗米勒管激素比较,无统计学差异(P>0.05)。ResNet-50模型训练集准确值、验证集准确值在初始阶段较低,经过几轮训练后迅速提高并趋于稳定,接近1.0;训练集损失值初始阶段较高,经过几轮训练后逐步下降,并在第4轮后接近于0;验证集损失值也随训练轮次持续降低,最终接近训练集水平。受试者工作特征曲线下面积为0.889,校准曲线反映预测概率与实际观察概率高度吻合,模型的决策曲线表现出显著的净获益,模型准确性和精确度均较高,且Brier评分接近于0。结论:基于超声图像的深度学习算法预测uRPL风险的价值较高,表现出较高的区分能力、准确性和精确度,可为临床决策提供客观依据。 展开更多
关键词 不明原因复发性流产 超声图像 深度学习算法
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基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统的构建与应用
11
作者 李敏红 李志铭 +3 位作者 陈淮 余林 梁杰锋 列潮炜 《现代肿瘤医学》 CAS 2024年第11期2055-2059,共5页
目的:构建基于深度学习算法的胰腺癌计算机断层扫描(CT)自动分期系统,并探讨其应用价值。方法:回顾性分析我院2014年01月至2021年12月收治的286例胰腺癌患者的临床资料,均经CT检查且明确TNM分期,利用CT检查信息基于深度学习算法的胰腺... 目的:构建基于深度学习算法的胰腺癌计算机断层扫描(CT)自动分期系统,并探讨其应用价值。方法:回顾性分析我院2014年01月至2021年12月收治的286例胰腺癌患者的临床资料,均经CT检查且明确TNM分期,利用CT检查信息基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统。另选取2022年01月至2023年02月胰腺癌患者92例,均经CT检查,并利用上述系统进行TNM分期,分析该系统的准确性。结果:基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统共包括7个模块,可以实现胰腺癌TNM自动分期;92例患者中共有Ⅰ期12例、Ⅱ期31例、Ⅲ期36例、Ⅳ期13例,经基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统诊断共有Ⅰ期10例、Ⅱ期31例、Ⅲ期38例、Ⅳ期13例;该系统诊断胰腺癌TNM分期的灵敏度、特异度和准确度高,且与金标准高度一致(Kappa值=0.912,P<0.001)。结论:本研究构建了基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统,诊断价值高。 展开更多
关键词 深度学习算法 胰腺癌 计算机断层扫描 分期
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面向人体姿态图像关键点检测的深度学习算法
12
作者 曾文献 李岳松 《计算机仿真》 2024年第5期209-213,219,共6页
传统人体姿态检测方法提取图像信息能力弱,易受背景环境干扰,在图像辨识上具有一定的局限性。为解决由于背景干扰而导致的人体姿态识别准确率低、计算效率差的问题,提出了一种基于人体关键点骨架合成与上深度学习姿态识别算法相结合的... 传统人体姿态检测方法提取图像信息能力弱,易受背景环境干扰,在图像辨识上具有一定的局限性。为解决由于背景干扰而导致的人体姿态识别准确率低、计算效率差的问题,提出了一种基于人体关键点骨架合成与上深度学习姿态识别算法相结合的框架体系。首先采用MobileNet残差网络优化Open Pose网络结构,降低人体骨骼关键点识别的计算复杂度,提高计算效率;然后通过PAF算法预测骨架的最优连通域,构建出最优人体骨架信息,并基于最优骨架信息生成人体骨架辅助框提取法则,提取人体姿态的相对位置,解决环干扰的问题;接着将人体关键点特征与HOG特征有机融合,基于深度学习网络构建出OP-GAN人体姿态识别模型。仿真结果表明,与传统SVM模型相比,OP-GAN模型的F1综合性能指标提升了6.85%;与其它深度学习算法相比,关键点特征的融合以及GAN网络的使用均与模型的性能指标呈正相关关系。因此,新构建的OP-GAN人体姿态识别模型通过解决背景干扰的同时,提高了人体姿态识别的准确率与效率。 展开更多
关键词 关键点检测 人体姿态识别 深度学习算法
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基于深度学习算法的校园智能安全检测技术研究
13
作者 丁尤蓉 《江西电力职业技术学院学报》 CAS 2024年第5期78-81,共4页
当前,人工智能技术在安防领域的广泛应用,尤其是视频结构化和大数据技术的融合应用,为高校安全管理带来了新突破,极大地推动了高校安全治理能力朝着现代化水平方向迈进。基于此,提出一种基于深度学习算法的校园智能安全检测技术,实现自... 当前,人工智能技术在安防领域的广泛应用,尤其是视频结构化和大数据技术的融合应用,为高校安全管理带来了新突破,极大地推动了高校安全治理能力朝着现代化水平方向迈进。基于此,提出一种基于深度学习算法的校园智能安全检测技术,实现自动识别与精准检测校园人员异常行为。在研究设计中,借助OpenPose库,通过深度迭代训练,精准提取人体姿势特征,并利用图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)算法精准识别异常行为。在实验过程中,建立相关实验环境进行验证,实验结果表明:该安全技术检测异常行为的总体识别准确率达94.3%且满足实时性要求,相较于经典的基于深度学习的异常行为检测算法,该安全检测技术具有较高的识别准确度和环境适应性,以期为提高校园安全治理现代化水平提供技术支撑。 展开更多
关键词 校园安全 异常行为检测 人工智能 深度学习算法
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应用深度学习算法的Photoshop图像质量增强方法研究
14
作者 朱米娜 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2024年第12期71-74,共4页
为优化Photoshop图像质量增强效果,提高图像清晰度,应用深度学习算法,提出了一种全新的Photoshop图像质量增强方法。采取动态范围压缩方式,调整Photoshop图像,展示图像细节;构建深度学习模型,初步增强图像质量,明确模型输出结果与相对... 为优化Photoshop图像质量增强效果,提高图像清晰度,应用深度学习算法,提出了一种全新的Photoshop图像质量增强方法。采取动态范围压缩方式,调整Photoshop图像,展示图像细节;构建深度学习模型,初步增强图像质量,明确模型输出结果与相对应高质量图像之间的误差;通过增强图像对比度、图像透视变换处理、图像去噪与锐化,对图像实行全方位的质量增强处理。实验结果表明,该方法应用后,在处理各种类型图像时,峰值信噪比值较高,证明深度学习算法在图像质量增强方面的强大能力。 展开更多
关键词 深度学习算法 PHOTOSHOP 图像质量增强
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基于YOLOv3深度学习算法的桑椹菌核病严重度检测方法研究与应用
15
作者 朱志贤 邱盼 +4 位作者 张成 董朝霞 张凤 胡兴明 于翠 《湖北农业科学》 2024年第12期191-198,共8页
通过对5种不同发病级别的1万张桑椹果实图像进行训练,基于YOLOv3深度学习算法并结合迁移学习法,获得桑椹菌核病严重度目标检测模型。为了验证该模型的鲁棒性,与同样采用迁移学习的EfficientDet、Faster R-CNN和YOLOv4原始模型进行了对... 通过对5种不同发病级别的1万张桑椹果实图像进行训练,基于YOLOv3深度学习算法并结合迁移学习法,获得桑椹菌核病严重度目标检测模型。为了验证该模型的鲁棒性,与同样采用迁移学习的EfficientDet、Faster R-CNN和YOLOv4原始模型进行了对比。结果表明,YOLOv3模型对健康果实和菌核病果实检测的平均精确率均值为0.79,比其他模型提高6.76%~54.90%,其对不同发病级别菌核病果实检测的平均精确率比其他模型提高7.04%~80.95%,查准率和查全率为最优或者次优。采用Flask+Vue技术构建的检测识别系统可在1 s内获取病害严重度、果实大小、置信度信息,也能实现对视频的动态识别,为桑椹种植中自动化病害监测和快速高效精准施药提供了可靠的软件处理平台。 展开更多
关键词 桑椹菌核病 深度学习算法 迁移学习法 YOLOv3 病害严重度检测
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深度学习算法下多模态人体动作实时跟踪仿真
16
作者 刘丰平 杜远坤 侯惠芳 《计算机仿真》 2024年第9期157-161,共5页
人体的运动姿态多样,光影和噪声等因素对人体运动特征的提取和分析具有很大影响。且人体动作跟踪过程若目标存在遮挡,易导致目标丢失问题,严重影响人体动作跟踪的精准度。为解决上述问题,引入深度学习方法中的自编码器,提出新的多模态... 人体的运动姿态多样,光影和噪声等因素对人体运动特征的提取和分析具有很大影响。且人体动作跟踪过程若目标存在遮挡,易导致目标丢失问题,严重影响人体动作跟踪的精准度。为解决上述问题,引入深度学习方法中的自编码器,提出新的多模态人体动作实时跟踪方法。通过对人体动作图像采集处理,完成人体动作特征的粗提取;利用自编码器对粗特征增强,实现人体动作特征的细提取,建立常规人体动作特征模板;利用核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)获取响应函数峰值,建立目标丢失判据,结合特征匹配算法,计算跟踪目标与区域化结构特征之间相似度,确定最佳跟踪目标,实现人体动作的实时跟踪。实验结果表明,所提方法的动作跟踪精准度高,时延短,表明所提方法的跟踪效果好。 展开更多
关键词 深度学习算法 多模态人体动作 实时跟踪方法 人体动作特征 跟踪算法
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基于预训练模型的深度学习算法及其在图书馆行人目标检测中的应用 被引量：1
17
作者 严珊 《图书馆研究与工作》 2024年第3期43-51,共9页
图书馆行人目标检测能够实现对图书馆内行人目标情况的统计,观察读者的学习行为和时间倾向,对提高服务质量和改善图书馆设施构造具有重要作用。现有图书馆行人目标深度学习算法能够对行人目标进行自动识别和统计,但计算复杂度高,神经网... 图书馆行人目标检测能够实现对图书馆内行人目标情况的统计,观察读者的学习行为和时间倾向,对提高服务质量和改善图书馆设施构造具有重要作用。现有图书馆行人目标深度学习算法能够对行人目标进行自动识别和统计,但计算复杂度高,神经网络模型的训练效率低,难以适应图书馆不同场所的需求。对上述问题,文章提出一种基于预训练模型的深度学习算法。该算法基于迁移学习的思想,对模型进行预训练,从而避免模型从零开始训练,并且设计了一种广义损失函数,该函数不仅关注不同对象的重合区,还关注不重合区,从而能更好地体现出两个对象的重合性。实验结果表明,基于预训练模型的深度学习算法能够提高行人目标检测模型的训练效率以及检测的精确度和查全率,能够满足图书馆不同场景下行人目标检测的需求。 展开更多
关键词 行人目标检测 深度学习算法 YOLOv3检测算法 预训练模型 图书馆
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基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法 被引量：3
18
作者 李兴 吴天宇 马光明 《信息技术与信息化》 2024年第3期192-195,共4页
目前电力系统的数据往往包含大量的隐私信息,一旦泄露或被滥用,将会对个人隐私和企业利益造成严重威胁,因此提出基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法。首先,基于深度学习算法提取电力运行数据特征,有效地保护电力运行数据的隐私... 目前电力系统的数据往往包含大量的隐私信息,一旦泄露或被滥用,将会对个人隐私和企业利益造成严重威胁,因此提出基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法。首先,基于深度学习算法提取电力运行数据特征,有效地保护电力运行数据的隐私;其次,构建电力运行数据加密模型,在处理电力运行数据时,防止未经授权的用户获取敏感数据;最后,保护电力运行的隐私数据,实现平衡数据利用和隐私保护的需求。实验结果表明,传统加密方法在40 s内,对电力数据进行加密后的成功数量达到了4700条,而基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法达到了5800条,可见其数据隐私保护的效率相较于传统加密方法的效率更佳。 展开更多
关键词 深度学习算法 电力运行 数据保护 隐私管理
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深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中的应用 被引量：2
19
作者 权静 《汽车测试报告》 2024年第4期152-154,共3页
新能源汽车图像识别技术可以实现车辆状态的非接触式检测,使故障检测更加自动化和智能化。其视觉检测范围广,可以检测电机、电控、电池等多个系统的故障。相比传统人工检测,新能源汽车图像识别技术可以更全面地检测复杂故障模式。深度... 新能源汽车图像识别技术可以实现车辆状态的非接触式检测,使故障检测更加自动化和智能化。其视觉检测范围广,可以检测电机、电控、电池等多个系统的故障。相比传统人工检测,新能源汽车图像识别技术可以更全面地检测复杂故障模式。深度学习算法克服了传统方法对图像复杂背景和特征提取的局限,可以大幅提升故障检测准确率。该文介绍深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中应用的必要性,阐述深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中的具体应用及应用前景,为新能源汽车智能故障诊断和维护提供有力支撑,推动新能源汽车产业的可持续发展。 展开更多
关键词 新能源汽车 图像识别 故障检测 深度学习算法
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基于深度学习算法的电力设备降损负荷控制方法 被引量：1
20
作者 石刚 冀东红 +2 位作者 吴赛航 杨云姣 陈浩善 《信息技术与信息化》 2024年第9期148-151,共4页
为控制电力设备运行中的损耗,将其负荷控制在最优范围内,引进深度学习算法,开展电力设备降损负荷控制方法的设计研究。根据电力设备负荷不平衡度,计算电力设备运行中三相不平衡线损;引进深度学习算法,结合多目标交叉协调控制矩阵,设计... 为控制电力设备运行中的损耗,将其负荷控制在最优范围内,引进深度学习算法,开展电力设备降损负荷控制方法的设计研究。根据电力设备负荷不平衡度,计算电力设备运行中三相不平衡线损;引进深度学习算法,结合多目标交叉协调控制矩阵,设计以调度中心/变电站为核心的控制模型;通过对电力设备运行中负荷成分的辨识,实现对电力设备的降损负荷控制。对比实验结果证明,应用设计的方法,可以在控制电力设备运行损耗的同时,将设备的平均负荷率控制在额定范围内。 展开更多
关键词 深度学习算法 协调 三相不平衡线损 负荷控制 降损 电力设备
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