【摘 要】
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在输电线路实际传输工作过程中,由于鸟巢、鸟粪、鸟体短接和鸟啄等鸟害原因,输电线路出现故障、损坏的现象总是无法避免,因此检测输电线路周边鸟类并及时驱赶是电力行业进行输电线路运维的主要内容之一。目前,输电线路驱鸟设备大多依赖于图像识别来确定鸟类是否出没,但是传统图像识别模型需要占用大量计算资源,使得驱鸟器这类嵌入式设备无法承担模型长期的检测任务,因此对鸟类的检测效果较差,无法实现可靠、高效的输电线路鸟
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在输电线路实际传输工作过程中,由于鸟巢、鸟粪、鸟体短接和鸟啄等鸟害原因,输电线路出现故障、损坏的现象总是无法避免,因此检测输电线路周边鸟类并及时驱赶是电力行业进行输电线路运维的主要内容之一。目前,输电线路驱鸟设备大多依赖于图像识别来确定鸟类是否出没,但是传统图像识别模型需要占用大量计算资源,使得驱鸟器这类嵌入式设备无法承担模型长期的检测任务,因此对鸟类的检测效果较差,无法实现可靠、高效的输电线路鸟害预防。随着深度学习在声音识别领域的飞速发展,本文将深度学习引入到对输电线路周边鸟类声音的检测任务中。在
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尖晶石型Li4Ti5O12(FD3m,LTO)因优异的稳定性和安全性,被用来作为一种新型储能材料。与传统的碳基材料相比,Li4Ti5O12电池工作过程中体积膨胀几乎为零,循环性能非常稳定,材料寿命高,能达到1万次循环以上。Li4Ti5O12放电平台比石墨高,可抑制锂枝晶和电解液中锂的损耗,因此提高了电池体系的安全系数。在嵌锂/脱锂时Li4Ti5O12具有相对固定的位置空间,所以可逆性很好,充放电非
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池式钠冷快堆结构复杂,空间尺度差异大。钠池内冷却剂钠的运行温度高。冷池内有许多支撑肋板和管道,使得冷热钠池之间的流动和传热复杂。特别是在一台一回路泵卡轴事故工况下,池式快堆冷热钠池的复杂结构会导致堆内流场和温度场的不确定性以及非对称性,可能发生冷却剂通过压力管倒流等现象。为了对池式钠冷快堆的安全进行评价,必须了解池式钠冷快堆的三维热工水力特性。基于中国实验快堆,近年来学者们开展了大量的工程实验以及
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