【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏电站信息处理与智能监控，尤其涉及基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法。
技术介绍
1、近年来，随着全球能源需求的不断增长及环境保护意识的提升，新能源发电项目在全球范围内得到了快速发展，尤其是光伏发电技术，因其清洁、可再生的特点而备受瞩目。在中国，光伏发电更是迎来了前所未有的发展机遇，光伏发电站的数量迅速增加，成为能源结构优化的重要力量。
2、然而，随着光伏发电站数量的激增，其运营过程中的安全问题也日益凸显。光伏发电站的刀闸作为关键的电力设备，其位置状态直接关系到整个光伏发电系统的稳定运行和安全生产。具体而言，刀闸的开合位置是否正确、是否到位，直接影响着电路的通断状态，对于防止短路、过载等安全事故具有重要意义。
3、在传统的光伏电站运维中，刀闸位置的识别主要依赖于人工巡检。然而，这种方法存在诸多弊端：首先，人工巡检效率低下，难以实现对大量刀闸设备的实时监控；其次，由于刀闸位置的视觉特征差异细微，特别是在合闸到位和不到位的状态下，人工识别容易出错，导致误判或漏判；此外，人工巡检还受...
【技术保护点】
1.基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于：所述Step1中使用摄像机针对光伏电站刀闸获取其开合位置的历史图像和当前图像，其过程是将摄像机固定在能拍摄到光伏电站刀闸全景位置处，实时对光伏电站刀闸进行采集图像。
3.根据权利要求1所述的基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于，所述Step2的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于显著性分析和深度学习技术的光...
【技术特征摘要】
1.基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于：所述step1中使用摄像机针对光伏电站刀闸获取其开合位置的历史图像和当前图像，其过程是将摄像机固定在能拍摄到光伏电站刀闸全景位置处，实时对光伏电站刀闸进行采集图像。
3.根据权利要求1所述的基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于，所述step2的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于，所述step2中显著性特征提取算法进一步包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于显著性分析和深度学习技术的光伏电站刀闸位置识别方法，其特征在于，所述step2.2的具体过程包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李泽鑫，喻雷，帅小乐，陆增哲，葛立青，滕井玉，刘中泽，赵晓东，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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