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变电站高压设备无人机巡检安全距离确定方法研究 被引量:20
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作者 李游 刘卫东 +4 位作者 邓维 李慧鹏 黄道春 曾昭强 龙伟迪 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第3期76-84,共9页
多旋翼无人机凭借其移动灵活、机身精巧等优点在变电站巡检中具有很大优势和应用前景。为解决变电站无人机巡检的安全距离确定问题,本文选用典型机型经纬M300 RTK和御2行业进阶版为研究对象,开展了无人机的测控性能安全距离试验和放电... 多旋翼无人机凭借其移动灵活、机身精巧等优点在变电站巡检中具有很大优势和应用前景。为解决变电站无人机巡检的安全距离确定问题,本文选用典型机型经纬M300 RTK和御2行业进阶版为研究对象,开展了无人机的测控性能安全距离试验和放电观测试验,对无人机在工频电场和磁场环境下测控性能进行耐受测试,通过电场和磁场仿真,得到了无人机的工频电场和磁场耐受上限,对无人机放电过程、电晕放电干扰进行分析,结合试验和仿真数据提出无人机作业安全距离的判据和确定方法,可为变电站无人机巡检距离控制和路径规划提供参考。 展开更多
关键词 无人机 变电站 安全距离 工频电场 工频磁场
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双向数据扩充和LSTNet的户用光伏发电预测 被引量:1
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作者 王媛媛 尹有鹏 +3 位作者 籍宏震 张立志 曹成军 叶宇轩 《可再生能源》 北大核心 2025年第1期45-53,共9页
整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长,实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而,屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点,同时缺乏准... 整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长,实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而,屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点,同时缺乏准确的气象数据,使得光伏功率预测异常复杂。为此,文章在有限数据下纵向地从光伏系统历史功率数据中搜索相似样本,横向地收集相邻分布式光伏发电用户功率数据,实现双向数据扩充,在一定程度上克服了光伏发电预测对于一些关键输入特征的依赖;在此基础上借助LSTNet(Long-and Short-term Time-series Network)神经网络的短期局部特征捕捉、长期时序信息强化、周期线性成分提取功能实现光伏功率预测。实验结果表明,在缺乏重要辐照数据的情况下,所提模型仍具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 整县光伏 光伏发电 短期功率预测 双向数据扩充 神经网络
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基于场路耦合法的10 kV干式空心串联电抗器匝间绝缘故障电气特征量研究
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作者 张立志 曹成军 +2 位作者 张伟 陈开达 雷诗婕 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第2期265-275,共11页
并联电容器成套装置中干式空心串联电抗器匝间短路故障频发,严重威胁电力系统安全稳定运行,研究干式空心串联电抗器匝间短路前后的特征量变化具有重要意义。先采用ANSYS Maxwell数值软件,建立场路耦合模型,并将解析法计算值与厂家试验... 并联电容器成套装置中干式空心串联电抗器匝间短路故障频发,严重威胁电力系统安全稳定运行,研究干式空心串联电抗器匝间短路前后的特征量变化具有重要意义。先采用ANSYS Maxwell数值软件,建立场路耦合模型,并将解析法计算值与厂家试验值进行对比,验证该模型准确性;再在此基础上构建匝间短路模型,对不同位置、不同阶段(匝间绝缘老化阶段、匝间短路阶段)的匝间绝缘故障电气量进行研究。研究结果表明,在匝间绝缘老化阶段及匝间短路阶段,各电气特征量的绝对值均随故障位置由端部向中部变化不断增大。其中,损耗因数和功率因数的变化率最大,故这两者可作为匝间短路故障在线监测的电气参量。 展开更多
关键词 干式空心串联电抗器 场路耦合 损耗因数 匝间故障
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基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别 被引量:7
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作者 颜宏文 万俊杰 +2 位作者 潘志敏 章健军 马瑞 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1855-1864,共10页
为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别方法。为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用ShuffleNetV2作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleN... 为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别方法。为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用ShuffleNetV2作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleNetV2的1024卷积和5×5池化,采用全局平均池化操作替代,降低网络参数量,提升模型检测速度;通过引入有利于细粒度目标检测的152×152特征层,实现了对大、中、小尺度的缺陷检测;在PANet架构中采用深度可分离卷积代替下采样使得网络更加轻量化。实验结果表明:该方法能够识别电缆脱离垫片、电缆与绝缘子脱落、无环绝缘子3种缺陷,其检测精度分别达到92%、95%、95%,网络参数量约为YOLOv5的1/4,检测速度达到2 ms/张。所提出的方法具有实时性、准确率高、轻量化等特点。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5 ShuffleNetV2 轻量化 配电线路 缺陷识别
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基于神经网络的变电顺序控制及防误技术优化 被引量:1
5
作者 范琪 章健军 +2 位作者 瞿旭 刘卫东 任伟 《农村电气化》 2022年第8期46-50,86,共6页
为实现一次、二次设备的一体化智能防误和多重判别,研究基于神经网络的变电顺序控制及防误技术。采用具有智能防误校验的推理智能成票,通过校核层次化校核一次和二次两种设备的操作顺序以及检修票和操作票的状态等,实现一体化顺序控制;... 为实现一次、二次设备的一体化智能防误和多重判别,研究基于神经网络的变电顺序控制及防误技术。采用具有智能防误校验的推理智能成票,通过校核层次化校核一次和二次两种设备的操作顺序以及检修票和操作票的状态等,实现一体化顺序控制;一体化智能防误优化模型采用语义分析方法和隐马尔科夫模型,完成操作票内容的分词处理和词性标注;结合语法规则获取操作票的动作、对象、状态等信息提取操作票内容后,将提取结果输入基于改进神经网络中,校正倒闸操作,实现防误技术优化。测试结果显示:该技术提取的内容完整度均在0.90以上,精准获取操作票中的内容;保证倒闸装置的动作正确程度,避免发生误动和拒动情况,实现一体化智能防误,并且实现一次、二次操作协同配合、多重判别。 展开更多
关键词 神经网络 变电顺序控制 防误技术优化 校核层次化 拟票智能化
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基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF技术研究 被引量:1
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作者 文翌铖 陈亦文 +2 位作者 童筱涵 江加辉 监浩军 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第S01期186-196,共11页
基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通... 基于模块化多电平变换器的有源电力滤波器MMC-APF(modular multilevel converter-based active power filter)是用来处理非线性负载对电网带来的污染问题最有效的拓扑之一。提出了一种基于改进有限状态多步模型预测控制的MMC-APF,仅通过基波同步旋转坐标系实现对所有谐波的控制。首先,使用PI加重复控制的电流环复合控制得到上、下桥臂预导通子模块数,在此基础上进行多步交流侧电流模型预测,最终得到桥臂投入子模块数的最优解,缩小了寻找目标函数最优电平的搜索范围,无需设计权重因子,每相桥臂子模块的总投入数为[N-1,N+1],交流侧输出电平数最大可达2N+1,提高了MMC-APF交流侧电流补偿精度,并改善了系统动态性能。最后,搭建了MMC-APF平台,仿真和实验结果与理论分析一致,进一步验证了所提研究方案的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模块化多电平变换器 有源电力滤波器 非线性负载 PI加重复控制 改进有限状态多步模型预测控制
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声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法 被引量:5
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作者 张寒 熊云 +1 位作者 唐信 王枭 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-130,共12页
为提升电力变压器工作状态的智能监测水平,提出声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法。基于图形差分场技术将声纹信号映射为二维图像,再借助多头注意力机制的视觉转换器实现图像信息的深层挖掘与状态辨识... 为提升电力变压器工作状态的智能监测水平,提出声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法。基于图形差分场技术将声纹信号映射为二维图像,再借助多头注意力机制的视觉转换器实现图像信息的深层挖掘与状态辨识,采用梯度加权类激活映射实现分类结果的可解释性分析。搭建了包含变压器4种典型工作状态下的实验模拟测试系统平台,实验结果表明:所提方法不仅能够有效表征变压器声纹信号的状态特征,且分类辨识精度相较于“时频图+引入多头注意力机制的变换网络”与“图形差分场+引入残差模块的卷积神经网络”的常规方法有显著提升,提升约6%,同时也具备较好的鲁棒性,可为电气设备的故障检测研究提供一定参考。 展开更多
关键词 图形差分场 多头自注意力机制 变压器 状态辨识
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架空线路断股缺陷的轴向温升特性及识别方法
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作者 蒋兴良 黄武鸿 +2 位作者 廖乙 张志劲 胡建林 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期73-82,共10页
运行中的户外架空输电线路断股缺陷将引发局部过余温升,温度极大值出现在缺陷处,并向无缺陷区域迅速衰减。基于温度分布的红外热成像技术能识别断股缺陷程度,但不同的风速会显著影响观测对象表面温度,为红外热像检测带来困难。为研究低... 运行中的户外架空输电线路断股缺陷将引发局部过余温升,温度极大值出现在缺陷处,并向无缺陷区域迅速衰减。基于温度分布的红外热成像技术能识别断股缺陷程度,但不同的风速会显著影响观测对象表面温度,为红外热像检测带来困难。为研究低风速下架空线路断股处轴向温度分布,以LGJ-240/30钢芯铝绞线为例,在重庆大学输配电装备及系统安全与新技术全国重点实验室的人工气候室对其进行热循环试验。通过人工破坏制造断股缺陷,利用自制集风装置调节风速,交流大电流发生装置提供稳定的焦耳热源,得到断股数对线路缺陷背侧最大温升与轴向无缺陷区域温差的影响规律,并基于此提出风速为1~3m/s时,线路断股数红外识别方法,最后通过在雪峰山能源装备安全国家野外科学观测研究站进行自然实验对该方法进行验证。结果表明:架空输电线路发生断股后,缺陷温度极大值与非缺陷区域正常温度的轴向温差随风速增大迅速减小;轴向温差θ和风速u拟合关系式中,描述传热项的拟合系数b随载流量、断股数增加而增加;在低风速条件且线路载流量为360、480及600A,断股数大于3时,通过提出的方法断股数识别准确率大于90.1%,断股缺陷识别率大于94%,解决了低风速下红外热巡检工程无法实施而错失最佳检修时间的难题,使线路检修效率大幅提高,从而保障电网安全稳定运行,对架空输电线路红外热巡检工程具有指导意义。 展开更多
关键词 架空输电导线 断股程度识别 热循环试验 红外热成像
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基于KPCA-Bayes的三相逆变器多功率管开路故障诊断研究 被引量:7
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作者 李凯迪 伍珣 +3 位作者 赵俊栋 田睿 成庶 于天剑 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3818-3826,共9页
三相电压型逆变器可以将直流电转化为三相可调交流电,广泛用于轨道交通、光伏发电以及航空航天等领域。在实际运行过程中,由于所处的工作环境恶劣,如高频开关、长期高温等,功率管是逆变器中最容易发生故障的器件。功率管故障主要表现为... 三相电压型逆变器可以将直流电转化为三相可调交流电,广泛用于轨道交通、光伏发电以及航空航天等领域。在实际运行过程中,由于所处的工作环境恶劣,如高频开关、长期高温等,功率管是逆变器中最容易发生故障的器件。功率管故障主要表现为器件开路,开路故障若不及时进行处理,会加速其他器件老化,引发二次故障,甚至导致整个系统宕机,造成不可挽回的损失。因此,针对三相逆变器功率管开路故障提出一种基于KPCA-Bayes的多故障在线诊断方法,该方法以任意两相输出电流为监测变量,并利用两相电流构建椭圆轨迹模型,对轨迹模型进行核主成分分析(KPCA)处理,在一定程度降低数据维度,通过将降维后构成的新矩阵数据输入贝叶斯(Bayes)网络进行训练,得到故障诊断模型。将待判别数据输入到训练好的贝叶斯网络中,即可实现故障诊断与类别判断。基于dSPACE平台对该方法进行验证,实验表明,提出的方法可以使原始数据更易于分类,从而更好地实现单个及多个功率管发生开路故障时的有效诊断。该方法不受负载、频率、控制方法等的影响。相比于传统贝叶斯算法,KNN和SVM等算法,该方法具有较高的准确度。 展开更多
关键词 逆变器 开路故障 故障诊断 贝叶斯网络
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基于预充电模型与低频采样的直流支撑电容器电容辨识方法 被引量:2
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作者 伍珣 田睿 +3 位作者 李凯迪 于天剑 成庶 陈春阳 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3325-3334,共10页
直流支撑电容器是列车牵引变流器的重要组成部分,主要用于整流器的输出电压滤波与稳压,并保证逆变器的高效运行。电容是衡量电容器剩余使用寿命的重要指标。在恶劣的工作环境中,电容的减小速率往往比预期更快,准确、有效地对电容进行估... 直流支撑电容器是列车牵引变流器的重要组成部分,主要用于整流器的输出电压滤波与稳压,并保证逆变器的高效运行。电容是衡量电容器剩余使用寿命的重要指标。在恶劣的工作环境中,电容的减小速率往往比预期更快,准确、有效地对电容进行估计是直流电容器状态监测的必要条件。然而,在轨道交通应用中,中间直流环节电压传感器的信号噪声波动幅值与纹波分量波动幅值几乎相同,导致现有电容器状态辨识方法对电容的辨识误差明显上升。针对此问题,提出一种基于预充电模型与低频采样的直流电容器电容估计方法。首先,对预充电过程进行分析,建立离散数学模型以减少噪声的影响。在此模型基础上,推导电容器电容的计算公式,采用带噪声估计的RELS算法进一步减小噪声影响并获得模型参数的准确估值,进而对直流支撑电容器电容进行精确辨识。最后,在dSPACE平台上验证该方法的快速性和鲁棒性。研究结果表明:该方法可以在较低的采样频率下实现电容的准确计算;与现有估计方法相比,该方法在地铁等轨道交通场合具有较大优越性。 展开更多
关键词 电容估计 直流支撑电容器 预充电 噪声 RELS算法
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复合绝缘子芯棒湿热条件下劣化特性研究 被引量:11
11
作者 王成 袁之康 +3 位作者 丁立健 屠幼萍 姜涵 赵永飞 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期25-32,共8页
近年来,复合绝缘子酥朽断裂问题引起了学术界及工业界的高度重视,但断裂原因一直莫衷一是。研究表明了复合绝缘子酥朽断裂的原因可能包括湿气侵蚀、电蚀、酸性介质腐蚀等因素。针对湿气侵蚀因素,文中研究了复合绝缘子芯棒在湿热条件下... 近年来,复合绝缘子酥朽断裂问题引起了学术界及工业界的高度重视,但断裂原因一直莫衷一是。研究表明了复合绝缘子酥朽断裂的原因可能包括湿气侵蚀、电蚀、酸性介质腐蚀等因素。针对湿气侵蚀因素,文中研究了复合绝缘子芯棒在湿热条件下的劣化过程。首先观察了芯棒湿热作用后芯棒的宏观形貌,发现芯棒呈现发黄发白的颜色,质地变得疏松,形如腐朽的木头。随后对芯棒在高湿环境下的发热情况进行了观测,发现劣化后芯棒的温升明显高于未劣化芯棒的温升。通过扫描电镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)、热失重分析(TGA)等实验分析了芯棒在湿热作用后的理化特性,发现芯棒的环氧树脂基体发生了酯基的水解反应和环氧大分子的分解反应,而玻璃纤维没有明显劣化现象但有排列错乱的情况。湿热作用后芯棒的理化特性和温升情况表明芯棒在运行条件下可能形成发热和劣化的正反馈循环。最后,将湿热劣化后的芯棒与现场酥朽断裂芯棒的宏观形貌和理化特性进行对比,揭示了湿热作用是导致复合绝缘子酥朽断裂的重要原因之一。 展开更多
关键词 复合绝缘子 湿热作用 芯棒 理化特性 酥朽断裂
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基于预充电模型与RSNA的直流支撑电容器电容量辨识方法 被引量:4
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作者 伍珣 于天剑 +1 位作者 李凯迪 田睿 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2664-2675,共12页
直流支撑电容器是牵引变流系统的关键器件,也是极易出现故障的电气部件。由于电压、充放电频率、温度等因素的影响,电容器的老化速度加快,其实际寿命与制造商手册中的数据相差很大。因此,有必要对直流支撑电容器状态进行辨识,从而保障... 直流支撑电容器是牵引变流系统的关键器件,也是极易出现故障的电气部件。由于电压、充放电频率、温度等因素的影响,电容器的老化速度加快,其实际寿命与制造商手册中的数据相差很大。因此,有必要对直流支撑电容器状态进行辨识,从而保障列车牵引变流系统安全运行。目前,已有较多学者对电容器状态辨识开展研究。但是,铁路应用中的直流支撑电容器状态辨识噪声问题尚未得到很好的解决。在某些情况下,电压传感器测量噪声与电压纹波分量相近会导致直流支撑电容器状态辨识结果出现较大偏差。针对上述问题,提出一种基于预充电模型与递推随机牛顿法(RSNA)的直流支撑电容器电容量辨识方法。在利用现有电压传感器信号以及不对原有系统进行改动的前提下建立电容器预充电模型,采用RSNA算法对电容量进行参数辨识,可以有效抵御噪声干扰并实现电容量的准确估计。该方法原理简单、计算量小,不需要加装额外传感器,以较低的采样频率即可达到较高的计算精度。同时,该方法不易受信噪比(SNR)与信号偏移等的影响,具有较好的鲁棒性。验证结果表明,该方法在正常情况下的辨识误差可以控制在3%以内,在信噪比为35 dB时仍然可以保持在5%左右,当信号偏移达到±10 V时可以保持在3%左右。 展开更多
关键词 电容器 状态辨识 预充电模型 RSNA
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基于电流半波差异的单相四象限整流器开路故障诊断 被引量:2
13
作者 伍珣 李凯迪 +1 位作者 田睿 于天剑 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3912-3922,共11页
单相四象限整流器是变流系统的重要组成部分,由于系统控制的复杂性、器件老化、环境干扰以及机械振动等原因,单相四象限整流器不可避免地会出现开关器件模块烧损、模块振裂、线路松动和接触不良等现象,进而引发绝缘栅双极型晶体管(IGBT... 单相四象限整流器是变流系统的重要组成部分,由于系统控制的复杂性、器件老化、环境干扰以及机械振动等原因,单相四象限整流器不可避免地会出现开关器件模块烧损、模块振裂、线路松动和接触不良等现象,进而引发绝缘栅双极型晶体管(IGBT)或反并联二极管的开路故障,导致网侧输入电流畸变、直流侧电压幅值降低,给整个系统带来极大安全隐患。因此,本文针对单相四象限整流器开路故障提出一种基于电流半波差异的故障诊断方法。该方法以单相四象限整流器输入电流作为开路故障诊断变量,分析IGBT及其反并联二极管分别发生开路故障时的整流器等效电路以及电流变化规律;对输入电流进行标准化处理以削减负载变化对电流幅值的影响,采用间隔半个周期的电流幅值之和及其均方根来描述输入电流相邻半波的特征差异,并以此为故障判定依据对IGBT开路故障与反并联二极管开路故障进行有效区分。研究结果表明:本文所提方法能够对IGBT开路故障与反并联二极管开路故障进行准确辨别,在负载波动、网压波动以及载波频率变化时具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 单相四象限整流器 开路故障 故障诊断 输入电流
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基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估 被引量:22
14
作者 张寒 刘卫东 +1 位作者 潘志敏 栗娟 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期103-110,共8页
传统变压器状态评估方法,多关注设备当前状态分析,缺少全方位预测其潜在健康状态方法,也无法确定变压器将来的故障发生概率。本文提出了一种基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估方法。该方法,首先从变压器内部本体特征和外部实... 传统变压器状态评估方法,多关注设备当前状态分析,缺少全方位预测其潜在健康状态方法,也无法确定变压器将来的故障发生概率。本文提出了一种基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估方法。该方法,首先从变压器内部本体特征和外部实时监测环境两方面,确定变压器健康状态指标因子,并进行数据预处理得到不相关的指标因子;然后,根据指标因子和样本标签,引入自适应参数训练,训练出用于预测的概率神经网络模型;最后,利用模型参数,通过将指标分为静态基础指标和动态可变指标,前者直接输入到网络中,后者利用AMIRA模型进行预测之后输入到网络中,得到变压器健康状态评估值。实验结果表明,该模型可获得更加准确的状态评估值,支撑变压器状态监测和预警工作。 展开更多
关键词 变压器 概率神经网络 自适应训练 状态评估
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多尺度注意力引导的全景分割网络 被引量:1
15
作者 付都 瞿绍军 付亚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期223-232,共10页
全景分割是近年来新提出的图像分割任务。现有全景分割模型大都对前景实例对象和背景未定形区采用不同的方式进行特征表示,因此需要额外的后处理和融合操作来处理各种实例重叠和语义冲突问题。全卷积全景分割网络实现了统一的特征表示,... 全景分割是近年来新提出的图像分割任务。现有全景分割模型大都对前景实例对象和背景未定形区采用不同的方式进行特征表示,因此需要额外的后处理和融合操作来处理各种实例重叠和语义冲突问题。全卷积全景分割网络实现了统一的特征表示,省去了这些复杂操作,但其对于前景实例对象的分割准确率不高,对图像中远距离小目标的分割效果不是很理想。针对这些问题,基于全卷积全景分割网络进行改进优化,提出一种多尺度注意力引导的全景分割网络。首先改进特征提取网络,通过在主干网中添加一条自底向上的辅助路径来增强模型的多尺度特征获取能力。其次提出一种注意力模块,通过将空洞空间金字塔池化与通道注意力融合,来引导卷积核更新,生成更匹配的权重。在Cityscapes数据集上与全卷积全景分割网络进行对比实验,图像实例级全景分割质量提高了2.74个百分点,背景未定形区全景分割质量和综合全景分割质量分别提高了1.36个百分点和1.94个百分点,对于交通灯和摩托车等小物体的类别检测准确率分别提高了4.4个百分点和8.3个百分点。提出的全景分割网络综合了全卷积全景分割网络、多尺度特征及注意力机制的优点,使得图像实例级全景分割准确率更高。 展开更多
关键词 图像分割 全景分割 全卷积全景分割网络 多尺度特征 注意力模块 空洞空间金字塔池化
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