基于改进SSD模型的抽水蓄能电站电气设备状态校核

李彬; 尹义武; 祁威威; 刘玉明; 朱斯; 许颜贺

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240580

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基于改进SSD模型的抽水蓄能电站电气设备状态校核

更新时间：2026-02-25

- 基于改进SSD模型的抽水蓄能电站电气设备状态校核
- Issue 5, Pages: 192-196(2025)
- 作者机构：
  
  1. 湖北白莲河抽水蓄能有限公司
  2. 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
  3. 华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240580
  CLC： TV743
- Published：2025
- 稿件说明：
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李彬, 尹义武, 祁威威, et al. 基于改进SSD模型的抽水蓄能电站电气设备状态校核[J]. 2025, (5): 192-196.
DOI：

李彬, 尹义武, 祁威威, et al. 基于改进SSD模型的抽水蓄能电站电气设备状态校核[J]. 2025, (5): 192-196. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240580.

摘要

针对抽水蓄能电站电气设备传统人工检修存在的资源投入大、效率低、人员专业水平参差不齐等问题，提出了基于改进SSD模型的电气设备状态校核方法。首先，引入深度残差网络改进SSD模型的特征提取网络，融合注意力机制模块对特征图在通道和空间方向并行处理；再采用迁移学习方法进行深度残差网络初值设定；最后，建立电气一、二次设备运行规则融合的防误规则策略库，通过提取运行策略匹配校核设备实时运行状态，辅助运维人员决策分析。结果表明，提出的设备状态校核方法准确率为96%、平均精度均值为0.845

帧率为53.4

相较于原模型在平均精度均值和帧率方面分别提升了15.2%、16.0%

且优于其他模型的识别结果。该方法可在实际工程检测中实现高精度、高效率的电气设备状态识别。

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关键词

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