摘要
摘要：架空输电线路是电能输送的重要通道，直接与电网安全稳定运行相关。由于输电线路经过区域基金项目：国家电网公司科技项目资助(SGITG-2018ZXCG-FF)环境复杂，风筝、垃圾和机械施工等异物入侵成为线路跳闸且无法重合成功的主要原因。随着输电线路信息化和智能化运检建设的不断完善，我国220kV电压等级以上的重要输电线路和通道基本已部署图像和视频在线监测设备，可以有效监测输电线路的异物入侵情况。虽然在线监测设备可以获得大量图像，但是可作为训练样本的异物入侵缺陷或故障图像数量较少，导致在训练分类过程中易出现泛化能力差、陷入局部最优解和识别准确率低等问题。深度学习近年来被应用到电网异物监测中，并取得了一定的效果，但是有效样本量较小依然会影响异物识别的准确度。
出版日期
2021年04月24日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
