基于跨尺度特征融合的泵站安全帽检测方法

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过采集泵站监控视频数据构建泵站场景安全帽数据集,在特征提取网络中加入注意力机制模块,使得模型更关注于小目标的通道信息;同时增加检测层使得特征融合时能结合多级特征,并使用柔和非极大值抑制(Soft Non-Manimum Suppression,Soft-NMS)和完全交并比(Complete Intersection over Union,CIoU)算法进行改进以减少遮挡目标漏检情况。在自建数据集进行试验,结果表明改进后的算法平均准确率达到93.5%,与其他目标检测算法相比精度均有所提升,证明该方法在泵站重点区域场景安全帽检测任务中具有良好的性能。

密云水库调蓄工程泵站技术供水系统改造研究

泵站技术供水系统可有效解决水泵机组运行温度过高的问题,起到润滑和降温的作用,是保障机组正常工作的重要辅助系统。文章通过对南水北调团城湖调蓄工程泵站取水口和补水装置的改造,实现了技术供水水质清洁、水温恒定、水位自动调节,提高了系统的稳定性和可靠性,降低了维护和运行成本,为同类泵站技术供水系统改造提供了经验。

泵站断路器手车状态智能检测方法

断路器是泵站的核心设备,负责对泵站电机的安全供电,对其手车开关状态的自动监测关乎泵站安全运维、正常运行,更是智慧泵站建设中的重要一环。当前泵站断路器状态检测多采用人工定期巡检,针对其中存在的成本高、隐患大、误差多等问题,研究并提出一种基于机器视觉的泵站断路器手车状态智能检测方法。首先,基于VGG-16特征提取框架融合弱监督学习,构建了字符级别的文字检测模型对断路器标志性文字进行检测;然后融合视频围栏算法实现断路器状态的分类检测。实验结果表明,提出的方法同时兼备检测速度快和检测精度高的特点,较好地克服了现有基于深度学习的图像分类算法对目标深度变化不敏感的弱点,并且在多种场景下对断路器手车推入、推出两种状态检测任务均具有良好的稳定检测性能。

密云水库调蓄工程多级泵站峰谷运行情况研究

为进一步提高密云水库调蓄工程运行管理中的工程效益,降低工程运行成本,文章结合北京市峰谷电价情况,根据历年工程调度运行经验及各泵站间渠道最大调蓄容量,提出泵站机组峰谷调度运行方式。泵站机组按照电价峰谷时段精准开停机组,并合理调整流量,通过计算验证,各项数据满足工程调度运行要求,为多级泵站节能降耗平稳运行提供了新思路。

机闸设备运维管理创新与实践

随着我国经济和科学技术的发展,人们的用水需求也不断增加,调水泵站的运行极大方便了人们的日常生活需求,但泵站中的机闸设备在运行时要定期地进行维护,如果维护不当会给人民带来毁灭性的灾害。本文首先分析了我国泵站机闸设备的现状,其次分析了机闸设备运维管理中存在的问题,最后提出了机闸设备运维管理策略。这对加强机闸设备的管理保证机闸设备的安全运行有着重要意义。

巡检机器人在前柳林泵站的应用

为提高前柳林泵站高压配电室的巡检效率、核验精度及安全性,采用视觉识别算法,构建巡检模型,基于固定轨道式巡检机器人、数字孪生技术和远程电力控制系统的智能巡检模式于前柳林泵站进行应用研究。该智能巡检模式实现了对泵站高压配电设备状态的实时、精准监测,并能迅速进行故障诊断。应用效果表明:前柳林泵站巡检机器人能够显著提升巡检效率,大幅度降低人工巡检的频次,同时保障了工程和人员作业安全。研究结果可为同类型泵站高压室的巡检工作提供实践经验。