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使用深度學習進行地下電纜系統(tǒng)預測性維護

本文敘述如何使用深度學習來進行地下電纜系統(tǒng)的預測性維護。利用深度學習模型能夠接近實時地執(zhí)行分類，讓現(xiàn)場的技術(shù)人員可以在擷取到數(shù)據(jù)后立即看到結(jié)果，并且在必要時重新執(zhí)行測試。地下電纜系統(tǒng)與陸上電線路網(wǎng)相比，雖然對暴風雨、閃電、野火、冰暴、以及其他不利天氣狀況較不敏感；不過，地下電纜維修成本較高，很難準確指出故障位置及進行修復。如果電纜的瑕疵未被偵測出來，可能導致停電和對大眾造成危險。根據(jù)IEEE數(shù)據(jù)顯示，大約90%的地下電纜系統(tǒng)故障都和局部放電（partial discharge；PD）有關(guān)，也就是電纜內(nèi)的電
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