文献类型：期刊文章

作　　者：侯进[1,2] 王祥宇[1,2,3] 郝彦超[1,2,3] 文志龙[1,2,3] 李昀喆[1,2,3] 康萍萍[1,2]

HOU Jin;WANG Xiangyu;HAO Yanchao;WEN Zhilong;LI Yunzhe;KANG Pingping(Laboratory of Intelligent Perception and Smart Operation&Maintenance,School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,China;National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,China;School of Tangshan,Southwest Jiaotong University,Tangshan 063000,China)

机构地区：[1]西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室,四川成都611756 [2]西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川成都611756 [3]西南交通大学唐山研究院,河北唐山063000

出　　处：《电力工程技术》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2020YFB1711902);四川省科技计划资助项目(2020SYSY0016)。

年　　份：2023

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：193-200

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、DOAJ、EBSCO、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前变电站原始图纸信息保存单一、数字化解析程度不高,人工解析变电站原始图纸工作量庞大。为了解决该问题,提出基于可携带文档格式(portable document format,PDF)图纸智能化提取变电站设备及其连接关系信息、构建物理回路模型的方法,并根据智能变电站物理配置描述(substation physical configuration description,SPCD)文件对该方法进行具体实现。首先,对图纸中提取的图元信息进行处理;然后,通过字符串相似度匹配结合KR的贪心串覆盖(running Karp-Rabin greedy string tiling,RKR-GST)算法实现电气符号的识别,使用梯度提升决策树和逻辑回归(gradient boosting decision tree-logistics regression,GBDT-LR)混合算法进行变电站图像分类;最后,根据SPCD文件完成从原始图纸到物理回路模型的数字化描述。实验结果表明,在图元存在误差的情况下,电气符号匹配正确率达到93%,物理回路识别正确率超过90%。

关 键 词：智能变电站 二维图纸  配置描述文件  物理回路  图像处理  图纸活化  辅助设计

分 类 号：TM933] TP391]