【摘 要】
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随着配电网拓扑结构与设备规模的不断扩大，配电网主站中集聚了海量告警信息，亟需高效计算能力进行识别与分析。以配电网信息物理主站系统的强大硬件系统为依托，基于卷积神经网络的先进事件处理能力，开发了告警图像智能分析技术，实现告警信息在线综合处理、显示与推理，支持汇集和处理。以实际主站告警业务为例，对大量告警信息进行精准识别，实现对图像数值分析、阈值对比、趋势分析，对异常状态进行自动预警，实时对电网运维人
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51977103）；
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随着配电网拓扑结构与设备规模的不断扩大，配电网主站中集聚了海量告警信息，亟需高效计算能力进行识别与分析。以配电网信息物理主站系统的强大硬件系统为依托，基于卷积神经网络的先进事件处理能力，开发了告警图像智能分析技术，实现告警信息在线综合处理、显示与推理，支持汇集和处理。以实际主站告警业务为例，对大量告警信息进行精准识别，实现对图像数值分析、阈值对比、趋势分析，对异常状态进行自动预警，实时对电网运维人员进行故障告警推送。基于实际配电网实景场景验证了设备识别与缺陷识别的准确性，实现了配网运行监控、故障处理的一体化运行。
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