考虑热成像图元畸变的风电场电气柜温度预测

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摘 要：针对风电场内机组及变电站电气柜热成像温度监测中镜头畸变导致的温度值映射偏差和预测精度低的问题，提出一种基于混合深度神经网络的风电场电气柜温度误差校正和预测方法。该方法利用高斯卷积核结构对含噪图元进行滤波处理，完成图元去噪。建立多层卷积神经网络温度校正模型（CNNs），将去噪后的图元作为输入，消除图元数据中畸变点导致的测温误差，可提高温度值与目标测点间映射关系的精确度。（剩余11779字）

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