【摘 要】
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This paper provides a strategic solution for enhancing the cybersecurity of power distribution system operations when information and operation technologies converge in active distribution network(ADN
【出 处】
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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy
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This paper provides a strategic solution for enhancing the cybersecurity of power distribution system operations when information and operation technologies converge in active distribution network(ADN). The paper first investigates the significance of
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为了解决太阳能发电系统因集成度低、可靠性不强而导致发电效率低的问题,设计了一种基于物联网的太阳能发电监控系统。该系统以NB-IoT技术为基础,通过对光伏阵列、蓄电池以及负载端的电压电流进行监控,实现对当前发电系统效率值的判断。实验结果表明,该系统可以实现对各个环节进行监控的目的,同时能够很好地判断当前发电系统的效率值,从而实现对发电系统升级改造工作的推动。
基于稀疏编码的方法在单幅图像的超分辨率重建中获得了一定的成功,但是这类方法却存在着重建出错误的边缘和重建的图像块之间差异性的丢失等问题。为了解决这些问题,认为一幅高分辨率图像是由边缘成分和纹理成分两部分组成,提出了一种基于L_0范数和非局部拉普拉斯稀疏编码的单幅图像超分辨率重建方法。首先,为了能够重建出正确的图像边缘,提出了一种基于L_0范数的针对图像边缘的超分辨率重建方法;然后,在纹理成分的超分
传统电表签封管理方式会为电力企业计量部门带来较重的工作负担,容易影响企业信息化、自动化与智能化发展进程。本文提出了RFID技术在电表智能签封管理系统中的应用,重点分析了RFID电子智能签封管理系统在电力系统中自动识别抄表系统中的改造应用过程,并结合RFID电子智能签封抄表管理系统对比传统抄表系统实验操作探讨二者的现实差异,证明新技术在电表智能签封管理系统中应用的优越性。
边缘检测算法广泛应用于图像分割、模式识别和缺陷检测等领域。针对传统检测算法中存在的边缘不连续、噪声多、多边缘等问题,引入图像梯度锚点对传统的边缘检测算法进行优化,提高边缘检测的精度和效率。首先通过图像高斯滤波抑制噪声干扰;进而计算图像像素点的局部梯度极大值,提取图像锚点;最后采用智能连接算法将锚点连接实现产品图像边缘的获取。实验结果表明,生成的图像边缘具有连续性好、信噪比高和定位准确等优点,而且对
针对环视鱼眼图像中目标几何畸变大导致建模难的问题,提出一种基于可变形卷积网络的实例分割方法,主要是在Mask R-CNN框架的基础上引入可变形卷积和可变形RoI Pooling(候选区域池化)来提升网络对几何畸变的建模能力.针对深度神经网络训练数据缺乏、易过拟合的问题,提出了基于多任务学习的训练方法.首先将现有的大规模普通图像数据集转换为鱼眼数据集来弥补训练数据不足的问题,然后采用多任务学习的训练
设计了一种新型的中继循环残差神经网络,用于增强超分辨率重建图像的重建效果,提出了一种双层深度网络,其中重建网络负责初步图像重建,由中继网络进一步提示图像细节.所提出的中继网络架构同样也适用于具有不同类型的超分辨率深度学习网络,在CAS-PEAL-R1和CASIA-Webface数据库上的实验结果表明:中继网络模型提升了传统深度网络的图像重建性能,主客观重建质量均优于现有的卷积神经网络超分辨率算法.
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