自适应继电保护在电力系统中的应用

随着信息技术的不断发展,电力系统中自适应继电保护的应用也越来越广泛。为解决继电保护装置在电力系统使用过程中出现的问题(如故障发现困难、现场维护困难),分析了目前电力系统中自适应继电保护技术的应用及未来发展,以提升电力系统运行稳定性,降低电力系统故障出现几率,为我国电力系统自适应继电保护发展提供一定帮助。

继电保护技术在变压器故障解决中的应用

作为电力系统的核心设备,变压器的安全稳定运行对于整个电网的可靠性至关重要。但在实际运行过程中,变压器常常会受到各种因素的影响,出现故障。为及时准确地检测和解决这些故障,继电保护技术应运而生。继电保护技术以其高效、灵敏的特点,在变压器故障解决中发挥举足轻重的作用。深入探讨了继电保护技术在变压器故障解决中的应用。通过详细分析差动保护、过电流保护、零序保护、瓦斯保护等关键技术,揭示了它们各自在变压器故障检测与保护中的作用和机制;同时,也强调了继电保护技术在提高变压器运行安全性和可靠性方面的重要性,为电力系统的稳定运行提供了有力保障。

基于YOLOv5s的继电保护装置型号自动识别方法研究

【目的】在工业自动化和电力系统中,继电保护装置是确保电力系统安全稳定运行的关键组件。为保证设备的正常测试和维护,需要准确识别继电器型号。因此,提出一种基于YOLOv5s的继电保护装置型号自动识别方法。【方法】通过自制数据集,并利用YOLOv5s的高效目标检测能力,结合多尺度特征融合图像处理技术,实现对继电保护装置型号的自动识别。【结果】对系统进行实验测试,结果显示,该方法在继电器型号识别任务中的准确率和召回率分别为90.3%和85.6%,能满足实际应用需求。【结论】该方法不仅提高了设备测试和维护的效率,还为电力系统的安全稳定运行提供了可靠的技术支持。

transformer在底层视觉应用上的发展综述

transformer,一种基于自注意机制的序列网络,首次被引入到自然语言处理范畴。由于其强大的长距离特征表示能力以及高性能和对视觉特定感应偏差的需求减少,基于transformer的模型被广泛应用于计算机视觉任务。在各种视觉基准测试中,基于transformer模型性能类似于或优于其他类型的网络,如卷积神经网络和递归神经网络。首先讨论基于transformer的不同底层视觉任务;然后分析了它们的优缺点;最后,总结了视觉transformer存在的问题,并提供了进一步的研究方向。

继电保护技术在电气主设备中的应用

作为保障电气主设备安全运行的重要手段,继电保护技术在电力系统中发挥着至关重要的作用。深入探讨了继电保护技术在电气主设备中的应用,包括变压器、发电机、输电线路以及其他关键设备的保护策略。通过分析现有继电保护技术,总结了其优点与效益,同时指出了存在的问题和限制,并提出了相应的改进措施和发展方向。该研究对于提升电气主设备的保护性能、确保电力系统的安全稳定运行具有重要意义。

基于多分辨率生成对抗网络的空间数据不确定性重建方法

在空间数据不确定性重建领域,多点统计法(MPS)得到了广泛的应用,但由于计算成本较高,其适用性受到了影响。通过使用金字塔结构的全卷积生成对抗网络(GAN)模型学习不同分辨率的训练图像,提出了一种基于多分辨率GAN模型的空间数据重建方法。该方法从高分辨率训练图像中捕获细节特征,从低分辨率训练图像中捕获大范围特征,因此该方法重建的图像包含训练图像的全局和局部结构信息,同时保持一定的随机性。把所提算法与MPS中的代表性算法以及应用于空间数据重建的GAN方法进行对比的结果表明,所提方法10次重建的总时间降低了约1 h,其平均孔隙度与训练图像孔隙度的差值降低至0.0002,并且其变差函数曲线和多点连接性函数(MPC)曲线更接近于训练图像,可见所提算法重建质量更好。