基于航拍图像的输电线弧垂测量研究

高压输电线的弧垂是线路设计和运行的重要指标,关系到线路的运行安全,必须控制在设计规定的范围内。输电线弧垂测量是国内外电力部门和研究机构的重点研究内容。基于无人机多角度采集序列航拍图像,光束平差法优化和建立立方体网格点阵模型,获得输电线在实体空间的线路参数,实现弧垂的测量。实验结果表明,该方法成本低、效率高、安全可靠,适合在复杂的地理条件下应用,测量精度也能满足监测需要。

基于GPS+激光雷达的变电站巡检车混合导航研究

变电站是电力系统中的重要组成部分,为了提高变电站运行的可靠性和稳定性,传统的人工巡检逐渐被巡检车代替。一般巡检车采用单个传感器进行导航,存在着信号不稳定和精度不高的情况。基于GPS和激光雷达多种传感器,通过SLAM地图构建,利用卡尔曼滤波进行数据融合,有效弥补单个传感器在定位导航精确度上的不足。实验结果表明,该混合导航方法定位精度高,抗干扰能力强,适合在复杂的变电站条件下应用。

基于ALDR注意力的少样本学习模型

在图像分类的实际应用场景中,受制于客观条件所以很难获取大规模的带标签数据集,针对缺少数据的场景,少样本学习得以广泛应用。然而现有少样本学习方法在图像处理时忽略了具有类别特点的局部细节对于分类的帮助,针对这一缺陷,对基于自适应局部细节增强(ALDR)注意力的少样本学习模型进行研究。实验证明,在ALDR注意力中通过对已学习数据提取的知识进行划分,利用不同种类的已学知识指导提取并增强新样例中具有类别特点的局部细节信息,在提升分类准确度上效果显著。

光传送网在不同调制方式下的建模与性能评估

光传送网OTN的规划与建设,是保证光传送网性能的重要环节,也是电网企业、设备商以及政府必须考虑的课题。文章主要探讨光传送网在不同调制方式下纠错前误码和信噪比之间的关系。通过积分法给出不同调制方式下纠错前错误码与信噪比之间的关系曲线,并找到纠错前误码为0.02时,三种调制方式的SNR容限由低到高分别是QPSK、8QAM、16QAM,他们的SNR容限点分别为4.896 9、10.835 1、18.682 1,即QPSK对噪声容忍程度最高。

基于ADFRN与SAGCN的少样本学习方法

随着网络深度的增加,图卷积网络容易出现过拟合现象,且现有的少样本学习方法往往会忽略具有类别特点的局部细节信息对于分类的贡献。因此,文章提出了一种基于自适应细节特征增强网络与语义对齐图卷积网络的少样本学习方法,能够根据经验知识去学习生成具有可变感受野范围,并从长宽和通道维度中捕捉具有类别特点的局部细节信息的卷积核。本研究将单一学习任务中所有强化后的特征图构造成图结构数据,利用语义对齐图卷积网络对结点特征进行优化,同时引入语义对齐操作防止出现过拟合现象。

电网智能调度技术的应用研究

随着社会的快速发展,人们的生活品质也在不断提高,对电力的需求也越来越大.为了满足用户对电力系统的要求,电力系统必须更加安全、方便、经济、实用,因此构建适应用户需要的智能化电力网络成为当务之急.我国的电网主要由发电、供电、配电及管理等多个方面组成,而在电网运行过程中,电力系统的运行具有经济、便捷、安全等特性.基于此,文章就电力系统的智能化调度技术和它的实际运用进行了深入的探讨,以期为相关研究人员提供借鉴.