基于无人机图像采集和改进深度残差网络分类算法的风机叶片表面缺陷检测系统研究

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随着风力发电机组装机容量和体积的不断增加,传统的人工检测方法不仅成本高、效率低、风险高,而且有些损伤肉眼难以发现,导致检测精度也难以保障。随着计算机技术加速融入工业领域,解决工业领域实际问题的方法更加多样、更加智能化。本研究基于近年来飞速发展的深度学习算法,结合机器视觉技术,建立了一套完整的风力发电机叶片损伤检测系统,可以实现对叶片损伤的识别以及对损伤等级的划分,对保障风电机组的健康运行、提高风力发电效率具有重要意义。本文主要研究工作如下:(1)数据采集:运用大疆精灵4PRO四旋翼无人机,结合大疆地
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近年来,随着风电装机容量的迅猛增加,我国“三北地区”在冬季供暖期内供热和风电消纳的矛盾日益突出,造成了严重的“弃风限电”问题。热电厂配置储热罐可以有效地消纳弃风,减少化石能源的消耗。储热罐容量对弃风消纳效果和热电厂的经济运行有较大影响。本文从储热罐配置的必要性和容量优化两个方面展开研究。本文首先结合研究目标分析了风电功率的表示方式,选取均值和二阶聚类算法对年风电功率进行场景缩减。通过获取的某区域年
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