光伏板作为光伏发电系统的核心组件,其质量直接关系到发电效率和电路安全。然而,现有的光伏板缺陷检测算法在特征提取时未能充分结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与Transformer的优势,这在一定程度上限制了模型的整...光伏板作为光伏发电系统的核心组件,其质量直接关系到发电效率和电路安全。然而,现有的光伏板缺陷检测算法在特征提取时未能充分结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与Transformer的优势,这在一定程度上限制了模型的整体性能。为此,提出了一种基于全局与局部特征提取增强的光伏板缺陷检测算法(global and local feature enhanced YOLOX,GLF-YOLOX)。在编码阶段,结合CNN和Transformer的特长,设计了双分支主干网络,用于高效提取图像的局部细节和全局上下文信息。通过全局与局部增强注意力机制,动态融合全局与局部特征,增强模型对目标区域的关注能力并强化细节特征表达。设计了基于Transformer编码器层的检测头,用于精确建模全局特征并优化特征表达,从而显著提升分类任务的准确性。实验结果表明,所提算法在消融实验和对比实验中均表现优异,相较于主流目标检测方法,在平均精度(mean average precision,mAP)指标上提高了约4.5%,进一步验证了算法的有效性和优越性。展开更多
电力系统中因电磁式电压互感器(potential transformer,PT)饱和引起的铁磁谐振故障频繁发生。为了准确表征电磁式PT本体参数对铁磁谐振的作用情况,亟需对PT各因素的影响程度进行量化分析。文中首先介绍了电磁式PT铁磁谐振的产生机理和...电力系统中因电磁式电压互感器(potential transformer,PT)饱和引起的铁磁谐振故障频繁发生。为了准确表征电磁式PT本体参数对铁磁谐振的作用情况,亟需对PT各因素的影响程度进行量化分析。文中首先介绍了电磁式PT铁磁谐振的产生机理和主要影响因素,并对PT等效模型和参数进行分析;其次,在ATP⁃EMTP中构建铁磁谐振仿真模型,并借助真型试验验证模型的可行性;最后分别对各参数的作用情况进行仿真,并通过试验设计法(design of experiment,DOE)量化分析电磁式PT本体参数对铁磁谐振过电压的影响程度,确定关键影响因素。结果表明,在分频和基频谐振情况下,PT励磁特性和绕组漏感对谐振过电压的影响程度最大,而当系统发生高频谐振时,杂散电容占据主要影响作用。该分析结果将为预防和治理配电网铁磁谐振提供重要的参考依据。展开更多
文摘光伏板作为光伏发电系统的核心组件,其质量直接关系到发电效率和电路安全。然而,现有的光伏板缺陷检测算法在特征提取时未能充分结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与Transformer的优势,这在一定程度上限制了模型的整体性能。为此,提出了一种基于全局与局部特征提取增强的光伏板缺陷检测算法(global and local feature enhanced YOLOX,GLF-YOLOX)。在编码阶段,结合CNN和Transformer的特长,设计了双分支主干网络,用于高效提取图像的局部细节和全局上下文信息。通过全局与局部增强注意力机制,动态融合全局与局部特征,增强模型对目标区域的关注能力并强化细节特征表达。设计了基于Transformer编码器层的检测头,用于精确建模全局特征并优化特征表达,从而显著提升分类任务的准确性。实验结果表明,所提算法在消融实验和对比实验中均表现优异,相较于主流目标检测方法,在平均精度(mean average precision,mAP)指标上提高了约4.5%,进一步验证了算法的有效性和优越性。
文摘电力系统中因电磁式电压互感器(potential transformer,PT)饱和引起的铁磁谐振故障频繁发生。为了准确表征电磁式PT本体参数对铁磁谐振的作用情况,亟需对PT各因素的影响程度进行量化分析。文中首先介绍了电磁式PT铁磁谐振的产生机理和主要影响因素,并对PT等效模型和参数进行分析;其次,在ATP⁃EMTP中构建铁磁谐振仿真模型,并借助真型试验验证模型的可行性;最后分别对各参数的作用情况进行仿真,并通过试验设计法(design of experiment,DOE)量化分析电磁式PT本体参数对铁磁谐振过电压的影响程度,确定关键影响因素。结果表明,在分频和基频谐振情况下,PT励磁特性和绕组漏感对谐振过电压的影响程度最大,而当系统发生高频谐振时,杂散电容占据主要影响作用。该分析结果将为预防和治理配电网铁磁谐振提供重要的参考依据。
