基于深度卷积网络的电力安全生产管理技术应用

作     者：陈曦鸣 李胤渊 翁仕庭 CHEN Ximing;LI Yinyuan;WENG Shiting

作者机构：国网安徽省电力有限公司建设分公司安徽230071 

出 版 物：《电子技术（上海）》 (Electronic Technology)

年 卷 期：2022年第51卷第1期

页      面：90-93页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：智能算法 深度卷积网络 电力安全 目标定位 精确识别 实时预警 

摘      要：针对深度卷积网络在电力安全生产管理中的应用,阐述电力行业生产的安全性和可靠性直接关系着电力资源的供应质量和供应效率,影响社会经济的可持续发展。应该重视电力安全生产管理,科学开展电力生产管控和监督,保障电力生产活动的安全性和可靠性。深度卷积网络在电力安全生产管理中的应用能够进一步提高对象的识别精度,实现在线、实时和准确的目标定位与检测,实现电力系统安全生产管理特定目标的精确识别和实时预警,从而能够准确快速地发现电力系统运行过程和生产过程中可能存在的故障和问题,并采取针对性的措施进行解决和规避,对于电力系统安全、持续、可靠运行有着重要的推动作用。