هايبرتونيد-يو لو لتحديد مواقع أعطال شبكة توزيع الطاقة القابلة للتفسير استنادًا إلى EigenCAM

ضمان موثوقية شبكات توزيع الكهرباء هو قضية ملحة، خاصة في ظل انقطاع التيار الكهربائي بسبب التلوث السطحي على المكونات العازلة. يمكن أن يؤدي التلوث السطحي إلى زيادة الموصلية السطحية، مما يؤدي إلى فشل قد يؤدي إلى إيقاف الطاقة. لمواجهة هذا التحدي، تقترح هذه الورقة مقاربة لرصد شبكات توزيع الكهرباء في الوقت الفعلي لمنع مثل هذه الحوادث. نموذج هايبرتونيد المعدل من you only look once (YOLO) مصمم لهذا التطبيق. نقوم بتحسين معلمات النموذج من خلال دمج خوارزمية جينية لتعظيم أداء الكشف الخاص به. تعزز تقنية EigenCAM القابلية للتفسير البصري لنتائج النموذج، مما يوفر للمشغلين رؤى قابلة للتنفيذ لمهام الصيانة والمراقبة. تكشف الاختبارات المرجعية أن Hypertuned-YOLO المقترح يتفوق على نماذج Detectron (Masked R-CNN) وYOLOv5 وYOLOv7. تحقق Hypertuned-YOLO نتيجة F1 تبلغ 0.867 وemail محمي بقيمة 0.922، مما يثبت قوتها وفعاليتها.