[发明专利]一种基于图像快速处理技术的配电网电压异常诊断方法

权利要求书

1.一种基于图像快速处理技术的配电网电压异常诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、通过配电网自动化数据库获取初始数据；

步骤2、对所读取的初始数据格式和类型进行转换获得电压日曲线图像，并对电压的状态进行分类；将电压曲线图像分为class1和class2两类，class1中为电压过高的数据，class2中为电压过低的数据；

步骤3、将class1和class2中的数据分为训练集、验证集和测试集，训练集中的数据为模型的训练提供数据输入，验证集数据用来调整分类器参数；

步骤4、利用深度学习的VGG16网络对于处理之后的电压日曲线图像进行特征提取，然后将这些特征输入电压分类器，开始训练；

步骤5、用训练集和验证集中的数据结合深度学习神经网络模型对步骤2中预处理过的数据进行数据训练和模型参数优化，将训练后的数据进行整合；

步骤6、将训练好的模型进行保存；输入待检测电压日曲线图像，通过训练好的模型进行特征提取，并映射到分类空间，判断图像类别；输出测试精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像快速处理技术的配电网电压异常诊断方法，其特征在于，步骤1中采集的初始数据包含了瞬时有功功率、无功功率、三相电流、三相电压和总功率因数数据；在每天的数据测量中，每隔十五分钟得到一个测量值。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像快速处理技术的配电网电压异常诊断方法，其特征在于，步骤2中，首先将所收集到的初始数据判断出每日的电压数据，提取出同一天的电压数据，将同一天的A相电压绘制成一张曲线图像，转换成JPG文件；只选取每日测量电压达到96个值的日期作为样本数据，转换后的电压日曲线图像中将横坐标和纵坐标标识全部隐藏，只将电压图像取出来做为模型输入数据图像；电压的状态分类方法是识别每日的电压最大值，每日的电压最大值大于或等于235V，将其归为class 1，每日的电压最大值小于或等于230V，将其归为class 2。