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电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术
被引量：
10
1
作者
李昊
管荑
+3 位作者
王杉
石玮
刘子鑫
刘晓川
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期531-538,共8页
厂站接线图中电气元件的拓扑关系是厂站接线图自动生成技术所需的核心数据。目前,已知的厂站接线图自动生成技术仍然依靠人工获取图中的拓扑关系。通过利用基于深度学习的目标检测技术与传统的计算机图像处理技术相结合的方式,能够实现...
厂站接线图中电气元件的拓扑关系是厂站接线图自动生成技术所需的核心数据。目前,已知的厂站接线图自动生成技术仍然依靠人工获取图中的拓扑关系。通过利用基于深度学习的目标检测技术与传统的计算机图像处理技术相结合的方式,能够实现厂站接线图拓扑关系检测。首先,利用基于深度学习的目标检测方法对电气元件进行识别,并利用计算机图像处理技术对标量格式接线图进行预处理,完成电气元件与连接线的分割。然后,利用轮廓跟踪算法对连接线连通区域进行检测标记。最后,根据获取的电气元件信息与连接线信息获取图纸的拓扑关系。采用国家电网有限公司提供的数据集,并设计了对比实验,验证了所提方法的有效性。
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关键词
厂站接线图
拓扑关系
深度学习
目标检测
轮廓跟踪
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职称材料
基于RSMA的无线光通信中预编码与功率分配研究
2
作者
梁艳
张鹏
张鹍
《光通信研究》
北大核心
2024年第3期140-146,共7页
【目的】针对无线光通信(OWC)系统中应用速率分拆接入(RSMA)技术的资源分配问题,提出一种基于线性逼近的联合预编码矩阵和速率分配算法,以提高系统的可靠性和性能。【方法】采用变量转换和线性逼近的方法将非凸分阶函数转化为凸函数。...
【目的】针对无线光通信(OWC)系统中应用速率分拆接入(RSMA)技术的资源分配问题,提出一种基于线性逼近的联合预编码矩阵和速率分配算法,以提高系统的可靠性和性能。【方法】采用变量转换和线性逼近的方法将非凸分阶函数转化为凸函数。通过联合预编码矩阵和速率分配算法,有效地分配系统资源,提高系统性能。为了求解最优解,采用连续迭代算法进行优化。【结果】仿真结果表明,文章所提出的联合优化方案显著降低了系统中断概率,并具有快速的收敛速率。这意味着所提方案能够在基于RSMA的OWC(RSMA⁃OWC)系统中提供更可靠和高效的通信性能。【结论】文章所提方案为OWC系统中的RSMA技术提供了有效的资源分配方法,提高了系统的可靠性和性能。进一步的研究应聚焦于RSMA⁃OWC系统的中断概率问题以及资源分配、预编码设计和应用扩展等方面的挑战。该研究为推动RSMA技术在OWC领域的应用和发展提供了有价值的参考。
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关键词
速率分拆接入
无线光通信
资源分配
变量转换
线性逼近
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职称材料
基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核
被引量：
7
3
作者
李昊
王杉
+3 位作者
耿玉杰
王黎
孙文昌
苗纯源
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期539-548,共10页
传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员,费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先,使用目标检测Faster R-CNN模型检测...
传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员,费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先,使用目标检测Faster R-CNN模型检测厂站接线图中的电器元件,并达到92%的检测准确率,同时使用端到端的文字检测识别模型识别厂站接线图中的文字信息,并达到94.2%的文字检测准确率和92%的文字识别准确率;然后,使用数字图像处理技术进行厂站接线图连接线、拓扑关系识别;最后,使用改进的VF2算法进行厂站一次接线图和人工维护的厂站一次接线图拓扑关系匹配校核,将拓扑数据抽象为无向图,通过轮廓序号得到元件的相对位置信息,根据改进的VF2算法得到2张图的匹配率,并通过匹配率与设定好的阈值来帮助核验,相比于节点遍历的匹配方法,核验准确率提高了37.5%。基于某供电公司提供的部分变电站的厂站一次接线图标注了接线图电器元件,贡献了一个小型接线图数据集。
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关键词
厂站一次接线图
拓扑关系匹配
自动生成
自动校核
深度学习
数字图像处理
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职称材料
题名
电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术
被引量：
10
1
作者
李昊
管荑
王杉
石玮
刘子鑫
刘晓川
机构
国网
山东省
电力
公司
青岛供电
公司
电力
调度
控制
中心
国网山东省电力公司电力调度控制中心
山东
大学(青岛)计算机科学与技术学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期531-538,共8页
基金
国网山东省电力公司科技项目(5206021900TW)。
文摘
厂站接线图中电气元件的拓扑关系是厂站接线图自动生成技术所需的核心数据。目前,已知的厂站接线图自动生成技术仍然依靠人工获取图中的拓扑关系。通过利用基于深度学习的目标检测技术与传统的计算机图像处理技术相结合的方式,能够实现厂站接线图拓扑关系检测。首先,利用基于深度学习的目标检测方法对电气元件进行识别,并利用计算机图像处理技术对标量格式接线图进行预处理,完成电气元件与连接线的分割。然后,利用轮廓跟踪算法对连接线连通区域进行检测标记。最后,根据获取的电气元件信息与连接线信息获取图纸的拓扑关系。采用国家电网有限公司提供的数据集,并设计了对比实验,验证了所提方法的有效性。
关键词
厂站接线图
拓扑关系
深度学习
目标检测
轮廓跟踪
Keywords
substation wiring diagram
topological relation
deep learning
object detection
contour tracking
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于RSMA的无线光通信中预编码与功率分配研究
2
作者
梁艳
张鹏
张鹍
机构
齐鲁工业大学(
山东省
科学院)
山东省
计算
中心
(国家超级计算济南
中心
)算力互联网与信息安全教育部重点实验室
山东省
计算机网络重点实验室
山东省
基础科学研究
中心
(计算机科学)
国网山东省电力公司电力调度控制中心
出处
《光通信研究》
北大核心
2024年第3期140-146,共7页
文摘
【目的】针对无线光通信(OWC)系统中应用速率分拆接入(RSMA)技术的资源分配问题,提出一种基于线性逼近的联合预编码矩阵和速率分配算法,以提高系统的可靠性和性能。【方法】采用变量转换和线性逼近的方法将非凸分阶函数转化为凸函数。通过联合预编码矩阵和速率分配算法,有效地分配系统资源,提高系统性能。为了求解最优解,采用连续迭代算法进行优化。【结果】仿真结果表明,文章所提出的联合优化方案显著降低了系统中断概率,并具有快速的收敛速率。这意味着所提方案能够在基于RSMA的OWC(RSMA⁃OWC)系统中提供更可靠和高效的通信性能。【结论】文章所提方案为OWC系统中的RSMA技术提供了有效的资源分配方法,提高了系统的可靠性和性能。进一步的研究应聚焦于RSMA⁃OWC系统的中断概率问题以及资源分配、预编码设计和应用扩展等方面的挑战。该研究为推动RSMA技术在OWC领域的应用和发展提供了有价值的参考。
关键词
速率分拆接入
无线光通信
资源分配
变量转换
线性逼近
Keywords
RSMA
OWC
resource allocation
leveraging variable transformation
linear approximation techniques
分类号
TN929 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核
被引量：
7
3
作者
李昊
王杉
耿玉杰
王黎
孙文昌
苗纯源
机构
国网
山东省
电力
公司
青岛供电
公司
电力
调度
控制
中心
国网山东省电力公司电力调度控制中心
山东
大学(青岛)计算机科学与技术学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期539-548,共10页
基金
国网山东省电力公司科技项目(5206021900TW)。
文摘
传统的厂站一次接线图的绘制和管理主要依靠电网运行人员,费时费力且缺乏科学可校核的参考标准。提出了一种基于深度神经网络和数字图像处理相结合的厂站一次接线图的自动检测、识别和校核算法。首先,使用目标检测Faster R-CNN模型检测厂站接线图中的电器元件,并达到92%的检测准确率,同时使用端到端的文字检测识别模型识别厂站接线图中的文字信息,并达到94.2%的文字检测准确率和92%的文字识别准确率;然后,使用数字图像处理技术进行厂站接线图连接线、拓扑关系识别;最后,使用改进的VF2算法进行厂站一次接线图和人工维护的厂站一次接线图拓扑关系匹配校核,将拓扑数据抽象为无向图,通过轮廓序号得到元件的相对位置信息,根据改进的VF2算法得到2张图的匹配率,并通过匹配率与设定好的阈值来帮助核验,相比于节点遍历的匹配方法,核验准确率提高了37.5%。基于某供电公司提供的部分变电站的厂站一次接线图标注了接线图电器元件,贡献了一个小型接线图数据集。
关键词
厂站一次接线图
拓扑关系匹配
自动生成
自动校核
深度学习
数字图像处理
Keywords
primary wiring diagram of plant and station
topological relation matching
automatic generation
automatic check
deep learning
digital image processing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM734 [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
电力系统厂站接线图拓扑关系检测技术
李昊
管荑
王杉
石玮
刘子鑫
刘晓川
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于RSMA的无线光通信中预编码与功率分配研究
梁艳
张鹏
张鹍
《光通信研究》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习和图匹配的接线图检测与校核
李昊
王杉
耿玉杰
王黎
孙文昌
苗纯源
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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参考文献
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