一种基于深度学习的电网潮流图元素识别方法及系统

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一种基于深度学习的电网潮流图元素识别方法及系统
申请号:CN202510857035
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120708245A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的电网潮流图元素识别方法及系统,包括:在总坐标系内对原始潮流图进行分割获得第一潮流子图,对第一潮流子图进行编辑扩展获得第二潮流子图;将第二潮流子图输入至目标检测模型获得厂站元素的识别信息,通过预训练的OCR文字识别模型对厂站候选名称进行识别,将厂站候选名称与厂站元素进行位置匹配获得厂站名称;将各第二潮流子图中厂站元素及厂站名称映射至总坐标系;利用Qwen‑VL模型识别第二潮流子图中输电线名称,根据输电线名称在两厂站元素之间添加连接边建立厂站拓扑关系网;本发明实现了电网潮流图中厂站元素、路线及其名称的高精度识别与匹配,从而自动化重构电网拓扑结构。
技术关键词
元素识别方法 坐标系 线路 编辑 实例分割模型 电网拓扑结构 识别模块 图像 电子终端 识别系统 索引 关系 处理器 指令 重构 标记 密度 电路
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