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基于无人机航拍的绝缘子掉串实时检测研究
被引量：
10
1
作者
李登攀
任晓明
颜楠楠
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期994-1003,共10页
由无人机代替人工进行电力绝缘子巡检具有重要意义,针对无人机的上位机算力和存储资源有限的问题,提出一种适用于绝缘子掉串故障检测的实时目标检测改进算法.以YOLOv5s检测网络为基础,将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔网络...
由无人机代替人工进行电力绝缘子巡检具有重要意义,针对无人机的上位机算力和存储资源有限的问题,提出一种适用于绝缘子掉串故障检测的实时目标检测改进算法.以YOLOv5s检测网络为基础,将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔网络,以提升特征融合能力;使用DIoU优化损失函数,对模型进行γ系数的通道剪枝和微调,总体上提升检测网络的精度、速度和部署能力;在网络输出处进行图像增强以提升算法可用性.在特殊扩增的绝缘子故障数据集下测试,相较于原始的YOLOv5s算法,改进算法在精度平均值上提升了3.91%,速度提升了25.6%,模型体积下降了59.1%.
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关键词
无人机
绝缘子掉串
双向特征金字塔网络结构
γ系数剪枝微调
DIoU损失函数
图像增强
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职称材料
逆向云灰色关联相似日的EEMD-RL-GWO-LSTM区域风光功率短期预测
被引量：
3
2
作者
张宇华
时鑫洋
+2 位作者
颜楠楠
王育飞
薛花
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期144-152,共9页
针对现有方法在风光预测时气象因素考虑不全面且未考虑风光功率关联性的问题,提出一种风光功率短期预测方法。首先,以云模型表征风光出力不确定性,逆向云结合灰色关联度分析不同气象特征对输出功率的影响程度,并设立选取标准及综合评分...
针对现有方法在风光预测时气象因素考虑不全面且未考虑风光功率关联性的问题,提出一种风光功率短期预测方法。首先,以云模型表征风光出力不确定性,逆向云结合灰色关联度分析不同气象特征对输出功率的影响程度,并设立选取标准及综合评分指标;其次,采用集合经验模态分解(EEMD)将选取相似日的功率数据分解为子序列;最后,将子序列和气象数据作为基于折射学习策略(RL)的灰狼算法(GWO)优化的改进长短期记忆网络(LSTM)模型的预测输入进行训练,对待预测日的子序列分别预测,并叠加得到短期区域风光发电功率的预测。以中国西北某风光联合电场数据为例,对该模型进行验证,结果表明,相比于现有预测模型,该文所提方法考虑了天气因素,具有较高的预测精度,能够较好地为区域风光联合电场的功率预测提供参考。
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关键词
逆向云灰色关联相似日
集合经验模态分解
RL-GWO-LSTM神经网络
短期风光功率预测
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职称材料
题名
基于无人机航拍的绝缘子掉串实时检测研究
被引量：
10
1
作者
李登攀
任晓明
颜楠楠
机构
上海电机学院电气学院
国网华东电力试验研究院
有限公司
复旦大学类脑智能科学与技术
研究院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期994-1003,共10页
基金
上海市科技重大专项(2018SHZDZX01)。
文摘
由无人机代替人工进行电力绝缘子巡检具有重要意义,针对无人机的上位机算力和存储资源有限的问题,提出一种适用于绝缘子掉串故障检测的实时目标检测改进算法.以YOLOv5s检测网络为基础,将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔网络,以提升特征融合能力;使用DIoU优化损失函数,对模型进行γ系数的通道剪枝和微调,总体上提升检测网络的精度、速度和部署能力;在网络输出处进行图像增强以提升算法可用性.在特殊扩增的绝缘子故障数据集下测试,相较于原始的YOLOv5s算法,改进算法在精度平均值上提升了3.91%,速度提升了25.6%,模型体积下降了59.1%.
关键词
无人机
绝缘子掉串
双向特征金字塔网络结构
γ系数剪枝微调
DIoU损失函数
图像增强
Keywords
unmanned aerial vehicle(UAV)
insulator drop string
bi-directional feature pyramid network(BiFPN)
γcoefficient pruning fine adjustment
DIoU loss function
image enhancement
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
逆向云灰色关联相似日的EEMD-RL-GWO-LSTM区域风光功率短期预测
被引量：
3
2
作者
张宇华
时鑫洋
颜楠楠
王育飞
薛花
机构
上海
电力
大学电气工程学院
复旦大学类脑智能科学与技术
研究院
国网华东电力试验研究院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期144-152,共9页
基金
上海市科委地方院校能力建设计划(22010501400)。
文摘
针对现有方法在风光预测时气象因素考虑不全面且未考虑风光功率关联性的问题,提出一种风光功率短期预测方法。首先,以云模型表征风光出力不确定性,逆向云结合灰色关联度分析不同气象特征对输出功率的影响程度,并设立选取标准及综合评分指标;其次,采用集合经验模态分解(EEMD)将选取相似日的功率数据分解为子序列;最后,将子序列和气象数据作为基于折射学习策略(RL)的灰狼算法(GWO)优化的改进长短期记忆网络(LSTM)模型的预测输入进行训练,对待预测日的子序列分别预测,并叠加得到短期区域风光发电功率的预测。以中国西北某风光联合电场数据为例,对该模型进行验证,结果表明,相比于现有预测模型,该文所提方法考虑了天气因素,具有较高的预测精度,能够较好地为区域风光联合电场的功率预测提供参考。
关键词
逆向云灰色关联相似日
集合经验模态分解
RL-GWO-LSTM神经网络
短期风光功率预测
Keywords
reverse cloud grey correlation similar days
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
RL-GWO-LSTM neural network
short-term wind-solar power prediction
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机航拍的绝缘子掉串实时检测研究
李登攀
任晓明
颜楠楠
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
逆向云灰色关联相似日的EEMD-RL-GWO-LSTM区域风光功率短期预测
张宇华
时鑫洋
颜楠楠
王育飞
薛花
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
已选择
0
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