[发明专利]一种输电设备缺陷状态评价方法

权利要求书

1.一种输电设备缺陷状态评价方法，其特征在于，所述方法包括：

当待评价的输电设备的图片上传到电力部门远程运维中心时，调用训练后的基于深度学习网络与VGG-16模型的输电设备状态平均网络，并将待评价的输电设备的图片输入到所述输电设备状态平均网络，得到所述输电设备的初始状态评分；

调用融合专家经验的扣分体系对所述输电设备的初始状态评分重新进行评分，得到最终评分。

2.根据权利要求1所述的输电设备缺陷状态评价方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立VGG-16网络模型；

对VGG-16网络模型进行训练，得到基于深度学习网络与VGG-16模型的输电设备状态平均网络。

3.根据权利要求2所述的输电设备缺陷状态评价方法，其特征在于，所述对VGG-16网络模型进行训练的步骤包括：

使用多尺度样本扩充方法对历史样本进行图形变换，增大训练样本的数量；

对训练样本进行状态标注，实现模型输入样本与输出状态的对应关系；

采用监督学习模式对VGG-16网络模型进行训练，将训练样本作为模型输入，运行状态作为模型输出，通过计算机实现对VGG-16网络模型的内部参数的计算调整；

通过大量历史样本的训练确保VGG-16网络模型的状态评价的准确性，并设定相应的误差阈值；

当VGG-16网络模型的状态分类误差小于误差阈值后，完成模型训练。

4.根据权利要求3所述的输电设备缺陷状态评价方法，其特征在于，所述VGG-16网络模型包含5个卷积模块与3个全链接层，其中每个卷积模块包括若干个卷积层与1个最大池化层，各层之间的激活函数连接参数由历史样本训练得到。

5.根据权利要求1所述的输电设备缺陷状态评价方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立融合专家经验的扣分体系。