电力系统故障诊断技术：基于图像识别和非图像数据的深度学习方法

电力系统故障诊断可分为基于图像识别的故障诊断和基于非图像数据的故障诊断。

在基于图像识别的故障诊断方面，将DBN应用于输电线路的航拍图像故障识别中，确定DBN层数的指标。采用2级联合CNN对大量图像样本信息进行训练学习，进而识别设备故障部位，并依据部位信息对故障进行分类。

基于非图像数据的故障诊断方面，针对电网生产中产生的大量设备缺陷记录文本，构建了基于CNN的缺陷文本分类模型。

测试步骤

1. 收集电力系统故障数据，包括图像数据和非图像数据。
2. 对图像数据进行预处理，包括缩放、裁剪、旋转等操作。
3. 构建DBN模型，确定DBN层数的指标。
4. 采用2级联合CNN对大量图像样本信息进行训练学习，以识别设备故障部位，并依据部位信息对故障进行分类。
5. 对非图像数据进行预处理，包括文本清洗、分词等操作。
6. 构建基于CNN的缺陷文本分类模型，对缺陷文本进行分类。
7. 对模型进行测试和验证，评估模型的准确性和可靠性。
8. 根据测试结果对模型进行优化和改进，提高模型的性能和效率。