摘要：电力大数据中日益增多的非结构化数据为以人工诊断为主的传统处理方式提出了新的挑战。红外故障图像作为一种典型的非结构化数据,对于电力大数据的研究有着至关重要的作用。为了达到自动处理海量红外故障图像的目的,提出了一种基于卷积递归网络的电流互感器红外故障图像诊断方法。对红外故障图像首先进行超像素分割并利用其色度信息提取温度异常区域;然后采用两级联合卷积-递归神经网络,对大量样本信息进行训练学习来指导设备故障部位识别;最后依据部位信息对故障进行分类。实验结果表明,该算法鲁棒性较强,准确性较高,有效地提高了红外检测效率,为非结构化数据的特征提取分析提供了坚实的基础。

关键词：红外故障分析 电力大数据 超像素分割 深度学习 卷积递归神经网络 

单位：国网山东省电力公司电力科学研究院 山东济南250002