基于改进YOLO v5方法的电力设备红外图像识别方法

为解决电力设备红外图像有遮挡、分类不准确和特征提取不充分等问题,本文提出一种改进的YOLOv5识别方法。首先通过迁移学习的方法,将电力设备可见光图像和红外图像相融合,接着将Triplet注意力机制嵌入到特征提取网络中,对关键特征信息进行加权强化,最后通过多尺度融合的方法实现不同目标的识别。研究结果表明:相对于Faster R-CNN和SSD,本文方法的识别精度和识别效率最高,且适应于复杂背景下的多类型电力设备识别;本文方法的模型仅4.1 MB,相较于SSD缩减了80.8%,实现了网络模型的轻量化。本文方法为电力设备红外图像智能检测提供了新颖可行的方案。

10 kV配电线路差异化防雷策略及综合评估

为提高10 kV架空配电线路防雷改造经济性,提出了基于MATLAB与ATP-EMTP的雷击特性联合仿真计算方法,根据实际线路的防雷配置情况与地形特征,分析了各差异化防雷策略的改造效果与单位地闪密度下的雷击跳闸率变化情况。结合跳闸率计算结果与改造经济花费两个指标提出了防雷策略评估模型,对各差异化防雷策略进行综合评估。结果表明:全线增设绝缘子的防雷策略经济性最好,但改造效果有限,仅适用于低雷击风险地区;全线架设避雷线并逐基逐杆安装避雷器的方案能使线路雷击跳闸率下降99%,适用于高雷击风险地区,但改造花费较高。以实际10kV配电线路为例,应用本文提出的评估模型分别给出了各高风险线路段的最佳防雷改造方案。

基于改进ANFIS的绝缘子紫外光斑评估方法

绝缘子运行状态的评估关乎到输电工程的安全运行。紫外成像技术提供了一种绝缘子评估的量化手段,为此,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理系统(adaptiveneuro-fuzzyinference system,ANFIS)的绝缘子紫外光斑评估方法。首先,搭建了绝缘子污秽放电测试平台,开展了不同测试距离和增益下的绝缘子放电强度研究。其次,将增益以及紫外光斑面积作为训练数据,建立了基于贝叶斯推理的ANFIS模型。最后,进行了现场验证测试。结果表明,该方法具有良好的预测精度和测试效率,适用于绝缘子紫外成像量化评估,为绝缘子运行状态的评估提供了技术支撑。

输电线路架空地线悬垂线夹承重轴磨损原因分析及对策

针对某±500 kV直流输电线路架空地线悬垂线夹承重轴断裂的问题,结合该线路设计条件及平断面定位图、地形地貌、气象条件等,通过地线悬垂线夹外观、尺寸检查以及金相、硬度检测,对悬垂线夹受力情况进行了全面分析,认为造成地线悬垂线夹承重轴断裂的原因主要为档距比大、风力影响、地形地貌复杂等,并从技术和运维管理方面提出了优化档距、采用耐磨金具等处理建议及防范措施。