一种基于深度学习的电网潮流图元素识别方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的电网潮流图元素识别方法及系统，包括：在总坐标系内对原始潮流图进行分割获得第一潮流子图，对第一潮流子图进行编辑扩展获得第二潮流子图；将第二潮流子图输入至目标检测模型获得厂站元素的识别信息，通过预训练的OCR文字识别模型对厂站候选名称进行识别，将厂站候选名称与厂站元素进行位置匹配获得厂站名称；将各第二潮流子图中厂站元素及厂站名称映射至总坐标系；利用Qwen‑VL模型识别第二潮流子图中输电线名称，根据输电线名称在两厂站元素之间添加连接边建立厂站拓扑关系网；本发明实现了电网潮流图中厂站元素、路线及其名称的高精度识别与匹配，从而自动化重构电网拓扑结构。