【摘 要】
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目前我国绝缘子数量已达到几十亿片。绝缘子的重要性使其成为接触网安全运行状态重点检测对象。国内已逐渐采用无人机采集绝缘子图像以及使用深度学习算法进行对绝缘子识别与检测。但在实际采集图像时由于绝缘子遮挡以及采集角度不当会出现漏检现象,因此本文提出的基于多角度信息融合模型与改进YOLO v4网络结合的绝缘子故障识别算法可解决绝缘子因遮挡与采集角度不当出现的漏检问题,极大提升了输电线路绝缘子智能巡检的效率
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目前我国绝缘子数量已达到几十亿片。绝缘子的重要性使其成为接触网安全运行状态重点检测对象。国内已逐渐采用无人机采集绝缘子图像以及使用深度学习算法进行对绝缘子识别与检测。但在实际采集图像时由于绝缘子遮挡以及采集角度不当会出现漏检现象,因此本文提出的基于多角度信息融合模型与改进YOLO v4网络结合的绝缘子故障识别算法可解决绝缘子因遮挡与采集角度不当出现的漏检问题,极大提升了输电线路绝缘子智能巡检的效率。针对多目标绝缘子图像存在遮挡与数据库采集信息不足,传统卷积神经网络存在漏检、精确度低等问题。相比于传统
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随着风光装机容量的不断增加,其波动性和间歇性给电网造成的冲击越发明显,为解决间歇性新能源接入对大电网稳定运行所造成的影响,加之直流用电设备的日益增多,研究含风光混合储能的交直流混合微电网已成为了合理解决以上问题的有效措施。而在微网的规划阶段,如何通过配置最优经济容量来降低并网功率波动的问题亟待解决。针对上述问题,本文从满足并网交互功率平滑性和经济性的交直流混合微电网容量优化配置方面开展研究,具体内
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