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Updated: Jan 9, 2026

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
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Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

996

电缆部分放电识别网络基于自适应的残留扩散无声化和形态关注.

Long Chen1, Qiong Li2, Guohua Long3

  • 1School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang, 330000, China.

Scientific reports
|December 1, 2025
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一个新的深度学习模型,ARDDMA-Net,准确地识别了电源电缆中的部分放电 (PD). 这种先进的方法有效地降低了噪音,并增强了信号特征,提高了电网可靠性.

科学领域:

  • 电气工程 电气工程
  • 信号处理 信号处理
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 准确识别部分放电 (PD) 对电力电缆绝缘健康和电网可靠性至关重要.
  • 低振幅PD信号和噪声干扰使准确的识别变得复杂.
  • 现有的方法在低信号噪声比 (SNR) 和多尺度信号特征方面扎.

研究的目的:

  • 提出一种新的深度学习架构,ARDDMA-Net,用于在电源电缆中准确识别PD.
  • 为了增强通过噪声掩盖的弱PD信号的检测.
  • 在具有挑战性的条件下提高PD信号的分类准确性.

主要方法:

  • 开发了一个两阶段的深度学习网络:ARDDMA-Net.
  • 阶段1:适应性残留扩散无声化和形态注意力机制,以抑制噪声,同时保持PD信号特征.
  • 第二阶段:用于特征提取和分类的多尺度注意力增强ResNet-1D CNN.

主要成果:

  • 在各种噪音级别和数据丢失场景中,ARDDMA-Net表现出稳定的识别性能.
  • 该模型有效地减轻了噪声掩盖和弱PD脉冲的错误分类.
  • 与传统的机器学习和现有的深度学习模型相比,实现了更高的识别准确性.
关键词:
适应性的残留值.卷积神经网络是一种卷积神经网络.深度学习是一种深度学习.多个尺度的注意力.部分核准部分核准

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结论:

  • ARDDMA-Net为电力系统中准确的PD识别提供了一个强大的解决方案.
  • 拟议的架构有效地解决了在低SNR和复杂信号条件下传统方法的局限性.
  • 这一进步有助于通过早期缺陷检测提高电网可靠性.