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摘要：本发明涉及一种基于YOLOv5双分支的电网故障波形分析的故障诊断方法，包括构建神经网络架构，对行波信号数据进行去噪处理；将去噪后的行波信号数据转换为故障波形图片；利用YOLOv5模型的第一分支，检测行波信号数据中的行波头和故障点；当检测到行波头，立即将行波头时刻前后的故障波形图片和电气数据特征输入YOLOv5模型的第二分支进行特征融合；基于融合后的特征向量，输出故障诊断结果。利用神经网络去噪技术，能够精确提取波形信号中的关键特征，大幅度减少噪声的影响，从而提高了故障诊断的准确性和稳定性。采用双分支YOLOv5模型进行故障时刻和故障类型的自动识别，不仅快速高效，还能够在复杂环境中准确捕捉多种故障特征，提升了系统故障诊断的智能化水平。
主权项：1.一种基于YOLOv5双分支的电网故障波形分析的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S01：抓取1秒内的行波信号数据；步骤S02：构建神经网络架构，对所述行波信号数据进行去噪处理；步骤S03：将去噪后的所述行波信号数据转换为故障波形图片；步骤S04：利用YOLOv5模型的第一分支，检测所述行波信号数据中的行波头和故障点；步骤S05：当所述步骤S04检测到所述行波头，立即将所述行波头时刻前后的所述故障波形图片和电气数据特征输入YOLOv5模型的第二分支进行特征融合；步骤S06：基于融合后的特征向量，输出故障诊断结果。
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百度查询： 智联新能电力科技有限公司 一种基于YOLOv5双分支的电网故障波形分析的故障诊断方法
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