基于物联网的输电线路运维数据分析方法研究

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中图分类号：TP23

文献标志码：A

随着电力系统不断发展，输电线路的运行维护变得日益复杂。传统的输电线路运维主要依赖定期巡检和人工监测，不仅耗费大量人力和时间，还存在数据采集不全面、实时性不足和故障识别滞后等问题。针对这些问题，相关领域学者进行了深入研究，并取得了一定的成果。宁柏锋[1提出基于机器学习的输电线路设备细微缺陷智能检测方法，根据设备实时监测、运行、历史故障维修次数等数据，构建基于机器学习的NFA模型，区分不同类型的输电线路设备的细微缺陷；对图像的亮度、对比度、拼接方式等方面进行处理，引入Adaboost算法完成图像识别，最后通过计算相位编组梯度，实现基于机器学习的输电线路设备细微缺陷的智能检测。（剩余4208字）