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基于图像处理的智能电表读数识别方法的研究
【摘 要】
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现如今,电能已经是日常生活以及工业生产中不可或缺的能源;智能电表作为一种新的测量电能的仪器,已经得到了广泛的普及。由于传统的人工抄表方式存在成本高的问题,以及在高温高压等极端环境下的限制,学者们开始研究利用图像处理技术对电表实现远程读数的方法,实现了数字提取、分割、识别,并能在各种约束条件下得到识别率较理想的效果。但由于仪表样式繁多,使用环境复杂,很难保证识别系统在移植中保持高精度读数。本文基于上
【机 构】
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天津理工大学
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
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在国家自主推动发展光伏的大环境下,光伏并入电网系统越来越常态,这使电网的电能质量得到了增强,以及运行的经济性有所提高。然而光伏发电输出存在一定的不确定性,且外部气象因素对光伏功率预测的影响很深,从影响电网运行水平指标的角度来说,这有着很大的恶化风险。针对此问题,对要并网的光伏进行合理的出力预测具有重要意义。论文主要工作和创新点如下:(1)定量分析了光伏功率特性,考虑对气象影响因素及输出功率历史数据
随着电力电子技术的发展,功率转换器件及开关电源的工作电压、工作频率及功率密度不断提高。因此,对系统电磁兼容性能的需求也随之提高,其中变压器和电感等感性元件是电磁兼容研究的热点之一,它们在电动汽车、直流输电和脉冲功率等领域都有着广泛的应用。在高频工况下,感性元件会产生严重的杂散电感和寄生电容,载流线圈间的自电容对其传递函数和频率响应有着不可忽视的影响,且其特性对电路整体性能影响较大,因此建立包含分布
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