10 kV电缆接头局部放电趋势分析及预警方法研究

电缆接头是局部放电频发的位置,针对目前对局部放电趋势研究的不足和预警不及时的问题,提出了一种基于Mann-Kendall检验法和长短期神经网络(LSTM)的局部放电的趋势分析和预警方法。为了清晰地揭示局部放电数据的趋势特征,文中采用Mann-Kendall检验法对采集的暂态地电压(TEV)数据进行处理,定量计算趋势变化及突变点检测。文中提出基于Mann-Kendall检验法和LSTM算法的综合预警模型,该模型利用LSTM预测TEV序列幅值,并用Mann-Kendall计算预测值的趋势参数,通过综合考虑TEV幅值大小和趋势参数实现了电缆接头局部放电主动预警。算例结果表明,Mann-Kendall能清晰揭示局部放电变化趋势,LSTM对局部放电数据预测效果良好,基于二者构建的预警模型能较好地对局部放电进行预警。

基于高压绝缘套管纹理特征的红外目标检测

在基于传统图像分割法的红外图像目标检测中,当背景颜色和被检测物体颜色相近时,往往难以有效地识别红外图像中的被检测物。所以为了进一步提高绝缘套管在红外图像中的识别精度,文中提出一种基于绝缘套管伞裙纹理特征的目标检测方法。首先为增强图像纹理特性,将双边滤波代替传统高斯-拉普拉斯算子中的高斯卷积滤波,通过双边-拉普拉斯进行图像滤波和增强。之后针对高压绝缘套管外层伞裙的特殊纹理,建立反映伞裙周期性分布的描述子,并通过图像扫描法进行粗识别。最终基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,建立其超参数求解方法,实现离群点剔除和特征聚类,完成高压绝缘套管的精细分割。通过实验对比其他绝缘套管红外图像的识别算法,文中算法可以有效地精细分割出绝缘套管主体,克服其他图像分割方法的不足。并在数据集上识别率达到85%以上。

融合注意力机制的轻量级红外高压套管识别算法

为了提高红外图像中变压器高压套管的识别准确率,同时能够满足移动端和其他低端设备对目标检测网络的需要,本文提出一种改进的轻量级红外高压套管识别算法,采用Tiny YOLOv3目标检测网络作为基础检测网络。首先,通过融合CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将通道注意力与空间注意力机制串联,增大目标检测网络感受野,同时减轻网络计算任务,提升网络性能;然后,分别使用GIoU loss和Focal loss替代原有的边界框损失和置信度损失,从而提高对红外图像中的高压套管识别率,减少漏检、误检情况发生。实验结果表明,改进的网络相比于原Tiny YOLOv3网络,mAP提升到96.28%,F1提升到96.25%,权重文件大小为33.9 MB,远小于YOLOv3训练网络,能够更好地适用于低端设备,为智能变电站的在线监测提供了有利条件。

基于设备可靠性的风电场预防性机会维修策略

风电场电气设备如变压器、开关柜等均需定期进行停电检修或预试,会造成与其电气连接的风电机组陪停。考虑电气设备及风电机组各主要部件的故障概率和维修机会,提出了基于可靠性的风电场预防性机会维修策略。该策略在风电场电气设备实施预防性维修的基础上,对与待修电气设备直接相连的风电机组关键部件实施机会维修。即当某电气设备可靠性降低到预防性维修阈值时,对其实施预防性维修,并核验与之直接相连的风电机组的关键部件的可靠性,若某部件的可靠性达到机会维修阈值,则对其实施机会维修。通过对预防性维修阈值与机会维修阈值的优化,使风电场发电损失和维修费用最小。最后,通过对风电场系统进行仿真,验证了所提出策略的有效性,该策略可降低风电机组因不同原因造成的重复停运时间,为实现风电场智能化维护提供新的方法。

浅谈迷彩作业装备及技术展望

迷彩作业装备具有适应范围广、灵活机动、经济性好等特点,能够有效提升武器装备迷彩伪装能力,以对抗高分辨率战场全域、全过程的侦察威胁。目前,外军在迷彩喷涂作业方法上也朝着自动化喷涂方向发展,同时,数码迷彩已成为迷彩伪装的发展趋势,越来越多的国家军队开始采用数码迷彩。迷彩作业装备技术需要朝着增强迷彩方案动态设计能力、增加数码迷彩喷涂的能力和增强快速高效的迷彩作业手段方向发展。

坦克假目标示假性能试验仿真技术研究

为提高坦克假目标空中可见光波段示假性能试验效率,降低试验风险,探索利用仿真坦克代替试验中真坦克进行示假试验。利用构建的软件将试验中的太阳高度角、拍摄高度等环境参数作用于坦克三维模型,通过坐标变换实现三维模型到二维图像的转换,将仿真图像融于试验照片,得到仿真试验图像。分别截取仿真图像中真坦克图像与仿真图像,分别计算图像特征,经综合相似度指标验证,达到了仿真效果。

信息化条件下武器装备复杂电磁环境效应研究

为进一步提升武器装备的电磁环境适应性,本文从装备应用的现实背景出发,在阐述电磁环境效应内涵的基础上,全面分析了我国当前阶段武器装备受电磁影响所面临的严峻形势,并从标准体系建设、防御打击试验、核心装备电磁适应性分析三个方面就如何开展后续电磁环境效应研究提出几点建议,对提升其电磁环境适应性、有效发挥装备原始性能和打击能力具有一定借鉴参考价值。

基于文化狼群算法的电力设备红外和可见光图像配准

可见光和红外图像是电力巡检机器人检测电力设备健康状态的重要方式,图像配准可以结合两类图像的优势,为后续状态监测提供更好的依据。针对红外图像模糊导致的配准精度下降问题,提出了一种基于显著性梯度的归一化互信息算法。首先,在红外图像视觉显著性检测的基础上,强化了显著性区域的边缘梯度信息;然后,将显著性梯度信息和归一化互信息相结合作为配准的测度函数;其次,为了提高图像配准算法的收敛性,提出了一种文化狼群算法。该算法将文化算法的分层进化特点引入狼群算法,建立信念空间和群体空间。在迭代过程中,通过信念空间的知识指导群体空间的进化。最后,选取变电站巡检图像、标准配准测试图像集和标准测试函数进行对比实验,结果表明,该算法在配准率和配准速度方面的性能较好。