【摘 要】
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低压配电系统可以说是维系电力使用的关键所在,因此对低压配电系统进行检查和维护必不可少。对当前低压配电系统的运维方法进行详细探究,并根据当前运维方式存在的不足,运用AI技术解决低压配电运维系统中遇到的具体问题。通过基于AMI数据采集的拓扑识别AI算法,提高拓扑自动识别率可达100%;通过基于XGBoost机器学习算法进行单向电表相位识别,累积长时间数据识别率可达100%;通过图像识别的AI算法提高工
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低压配电系统可以说是维系电力使用的关键所在,因此对低压配电系统进行检查和维护必不可少。对当前低压配电系统的运维方法进行详细探究,并根据当前运维方式存在的不足,运用AI技术解决低压配电运维系统中遇到的具体问题。通过基于AMI数据采集的拓扑识别AI算法,提高拓扑自动识别率可达100%;通过基于XGBoost机器学习算法进行单向电表相位识别,累积长时间数据识别率可达100%;通过图像识别的AI算法提高工人和安全帽识别精度和手写表格识别率,使手写表格录入速度比传统手工方式提高20倍。在具体项目实施中进行效果
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