【摘 要】
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红外测温技术广泛应用于电力设备巡检,通过对测温图谱分析能够有效发现电力设备异常状态,及时消除设备隐患对维护电力系统稳定具有重大意义。红外测温设备众多,数据庞大,目前
【机 构】
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红外测温技术广泛应用于电力设备巡检,通过对测温图谱分析能够有效发现电力设备异常状态,及时消除设备隐患对维护电力系统稳定具有重大意义。红外测温设备众多,数据庞大,目前依靠人工进行数据整理效率低下,且众多的红外数据无法进行整合,不便于进行大数据的综合分析处理。基于此,文章利用BP神经网络算法,对红外测温图谱的温度识别进行了研究,并通过实际图谱对该算法的正确性和有效性进行了验证。验证结果表明,利用BP神经网络算法不仅为实现红外测温数据自解析和图谱数据的自动诊断功能奠定基础,还可以进行大数据的积累,进一步提高变电
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