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基于边缘代理及轻量化深度学习模型的变电站智能运检技术研究
目录
1.内容描述................................................2
1.1研究背景及意义.......................................2
1.2国内外研究现状.......................................3
1.3研究内容及目标.......................................5
1.4研究方法.............................................6
2.变电站智能运检技术概述..................................7
2.1变电站运行现状与挑战.................................8
2.2智能运检技术发展趋势.................................9
2.3边缘计算与深度学习在运检中的应用....................10
3.边缘代理机制...........................................12
3.1边缘代理架构设计....................................13
3.2边缘智能代理部署与管理..............................14
3.3边缘代理与网络互联机制..............................16
4.轻量化深度学习模型.....................................17
4.1传统深度学习模型的缺陷及挑战........................18
4.2轻量化深度学习模型算法研究..........................19
4.3模型压缩与加速策略..................................20
5.变电站智能运检系统设计.................................22
5.1系统架构设计........................................23
5.2数据采集与传输方案..................................25
5.3基于边缘代理和轻量化深度学习的运检模型..............26
5.4运检数据分析与可视化平台............................27
6.实验研究及分析.........................................29
6.1实验环境搭建........................................30
6.2模型训练与性能评估..................................31
6.3系统性能测试分析....................................32
6.4误差分析与改进......................................33
7.结论与展望.............................................35
7.1研究成果总结........................................36
7.2研究局限性..........................................37
7.3潜在应用方向........................................38
7.4未来研究展望........................................39
1.内容描述
本研究旨在探讨在变电站运营与检测过程中，如何通过结合边缘计算代理和轻量化深度学习模型，提高智能检测和维护的效率与可靠性。随着电力系统的数字化和智能化进程不断加快，变电站的设备状态监测和维护工作面临着前所未有的挑战。传统的手动检测和维护方式已经无法满足现代电力系统的需求，因此，智能运检技术的研究变得尤为重要。
研究轻量化深度学习模型的设计与优化，以便在资源有限的环境中运行。
预期本研究的成果将为变电站的智能化改造和运维提供新的技术方案，从而提高变电站的整体运行效率和可靠性。通过对边缘代理和轻量化深度学习模型的有效整合，本研究期望实现实时、精确、智能化的设备状态监测与故障
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