变电站继电保护室智能巡检图像预处理关键技术研究

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智能运维是电力巡检的重要发展趋势,搭载视觉采集终端的电力巡检机器人在继电保护室二次设备巡视中逐渐代替了人工巡检,但由于电力巡检机器人所处的巡检环境十分复杂,对视觉终端采用的图像处理算法提出了更高的要求。本文针对巡检过程中复杂成像环境下的视场过小、成像观测角偏移以及高光目标物遮挡等复杂成像环境对成像质量的影响,重点围绕图像畸变矫正、图像拼接和图像融合高光抑制等预处理技术展开研究,解决复杂巡检环境视觉成像存在的问题,为后续图像识别提供较好的图像源,提高识别准确率。论文所涉及的工作主要有:(1)基于图像畸
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随着智能电网在风电系统应用带来便利的同时,同样存在其缺陷对风电管理权限的安全和数据泄露隐私的影响。由于风电系统的分散性,传统集中式的交易难以满足风电能源就地消纳的需求。管理权限和数据安全、快速处理对风电系统至关重要,进而影响到双方的分布式交易能否顺利进行。针对以上问题,利用区块链和以太坊等,采用风电能源网络合约管理方案,对风电系统的管理权限和数据安全进行研究设计,结合风电能源大数据存储合约方案提供
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绝缘子是输电线路上的重要部件,起着支撑和电气绝缘的用途。但由于其长期裸露在复杂的外界环境中,极易发生自爆等故障导致整片区域的电力供应中断,因此及时检测其状态十分有必要。随着技术进步,无人机航拍巡检已取代人工巡检成为输电线路巡检的主流方式,巡检图像的获取效率大大增强,利用传统的图像识别方法检测绝缘子自爆故障已经难以满足需求。因此将基于深度学习的目标检测方法引入至绝缘子自爆故障检测之中。针对自爆缺陷块
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三相异步电机作为将电能转换为机械能的设备,在日常生活的各个领域中都被广泛应用。对三相异步电机进行故障诊断,能够及时发现电机早期故障,减少或者避免电机故障引发的损失。本文以三相异步电机为研究对象,运用传统机器学习,深度学习以及迁移学习等理论知识,对电机故障诊断方法进行研究。将变分模态分解(VMD)-BP神经网络以及卷积神经网络(CNN)的方法应用于三相异步电机的故障诊断,通过实验验证了上述故障诊断方
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受电弓支撑绝缘子作为车顶高压设备的重要机械支撑部件,对接触网和车顶高压系统起到电气隔离作用,而列车车顶空间的限制使车顶绝缘子成为整个牵引供电绝缘的薄弱点。受电弓支撑绝缘子的污秽放电及闪络问题尤为突出,近年来局部地区的污秽闪络事故仍未停止。由于我国高速列车运行环境的复杂和特殊性,高速列车的车顶绝缘子相比普通列车的更易发生闪络,而引起供电中断事件,严重影响列车安全运行。因此,研究高速湍流中冲击过电压下
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随着我国高速铁路技术的不断发展,高铁已逐步的深入到西北沙漠地区。因此列车的车顶绝缘子面临着风沙恶劣环境的影响,并且由于雾霾天气发生不受地域的限制,车顶绝缘子会同时受沙尘与雾霾天气的双重影响。而空气中的雾、霾、沙、尘等混合颗粒悬浮在车顶绝缘子的周围,会引起绝缘子的电场畸变,甚至造成绝缘子闪络。因此研究沙霾环境中车顶复合绝缘子电场分布特征,为运行在沙霾环境中的车顶绝缘子的安全运行提供理论支撑。局部电场
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随着智能电网的不断建设与发展,智能用电理念也逐渐深入到千家万户。智能用电管理系统不仅可以指导用户减少不必要的能源消耗,而且管理、供电部门也可以通过它预测和控制区域内负载,以达到“削峰填谷”的目的。为此,本文以住宅建筑为研究对象,提出了基于高级量测体系架构的建筑物电能管理系统的实现方法:根据非侵入式负荷监测技术完成对用户用电数据的采集及分析,搭建深度学习网络对负荷进行分类识别;使用非支配排序差分进化
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随着世界工业化的发展,如何开发绿色的清洁能源是全球关注的话题。近年来,国家层面也提出在“十四五”的关键时期,要构建清洁低碳安全高效的能源体系,控制化石能源总量,着力提高利用效能,深化电力体制改革,构建以新能源为主体的新型电力系统。基于此要求,氢能作为被公认的部分取代石油的新能源体系,开发清洁高效的氢能生产及应用体系具有重大意义,对于常见的甲烷水蒸汽重整制氢反应,需解决反应后大量二氧化碳的排放问题就
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