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用电线路串户智能检测装置设计 被引量:5
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作者 熊德智 陈向群 +3 位作者 陈奕蕾 杨杰 吴志勇 沈晗阳 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第3期211-216,共6页
针对用电线路串户顽疾,分析造成用电线路串户的主要原因,研制一种集成度高、操作简便、检测效率高的串户检测装置。该文介绍该套装置的设计方案及设计原理,可实现有电模式和无电模式下的用电线路串户检测。在有电检测功能的基础上,分别... 针对用电线路串户顽疾,分析造成用电线路串户的主要原因,研制一种集成度高、操作简便、检测效率高的串户检测装置。该文介绍该套装置的设计方案及设计原理,可实现有电模式和无电模式下的用电线路串户检测。在有电检测功能的基础上,分别设计和实现钳表模式和红外模式下的串户检测。以无电检测为基础,研究从机信号注入和主机信号解析方式,设计和实现信号检测流程。根据主机、从机的工作原理,分别设计对主机程序流程和从机程序流程。该装置可实现在有电和无电情况下的各类电能表所有串户问题的智能检测,能提高现场串户排查的工作效率和检测准确率,具有很强的实用价值和广阔的应用前景。 展开更多
关键词 串户 多路检测 检测装置 错接线 载波
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智能用电监控装置的研制 被引量:11
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作者 熊德智 陈向群 +1 位作者 陈奕蕾 关永前 《电测与仪表》 北大核心 2019年第5期143-147,152,共6页
针对当前低压大用户和低压工商用户的防窃电难的问题,提出了智能用电监控装置的整体设计方案和远程用电监控及用电数据采集、分析方法,设计了低压大用户智能用电监控装置的软件架构、软硬件初始化程序、通信模块程序及监测控制程序,研... 针对当前低压大用户和低压工商用户的防窃电难的问题,提出了智能用电监控装置的整体设计方案和远程用电监控及用电数据采集、分析方法,设计了低压大用户智能用电监控装置的软件架构、软硬件初始化程序、通信模块程序及监测控制程序,研制了一款集用电监测、远程控制等功能于一体的低压大用户智能用电监控装置,解决了对低压大用户精细化线损分析和远程控制的难题。应用表明,该装置技术先进,使用方便,实用性强,有利于供电企业开展精细化线损管理,打击窃电行为,具有很强的实用价值和广阔的应用前景。 展开更多
关键词 智能 防窃电 监控 断路器 终端
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用电信息采集故障智能排查装置的研制 被引量:6
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作者 熊德智 江滔泓 +1 位作者 陈向群 陈奕蕾 《电测与仪表》 北大核心 2019年第20期120-123,144,共5页
针对用电信息采集现场运维没有统一标准,技术手段欠缺等问题,提出了用电信息采集故障排查装置的总体设计方案,设计了装置载波模块卡位电路和软件架构,分析了装置的设计原理。提出了基于在线和离线两种模式的载波模块故障检测和判别方法... 针对用电信息采集现场运维没有统一标准,技术手段欠缺等问题,提出了用电信息采集故障排查装置的总体设计方案,设计了装置载波模块卡位电路和软件架构,分析了装置的设计原理。提出了基于在线和离线两种模式的载波模块故障检测和判别方法,提出了现场表计和集中器通信端口故障检测和判别方法。研制一款便携式、功能齐备的现场采集故障诊断分析装置,该装置可有效提高现场运维人员的工作效率和技术水平,对推动现场采集运维工作的标准化、智能化具有十分重要的作用和意义。 展开更多
关键词 信息采集 故障 智能 载波模块 电能表
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单相混合谐波源参量分析及算法研究
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作者 熊德智 陈向群 +3 位作者 刘雪飞 陈奕蕾 吴志勇 黄瑞 《中国测试》 北大核心 2017年第10期97-101,共5页
为研究配电网中非线性单相负载混合谐波源的特性,提出单相混合谐波源重要参量的分析方法及计算方法。通过分析单相混合谐波源的电压电流特征,给出包含谐波、间谐波、次谐波成分的混合谐波源电压电流瞬时值、有效值的分解方法和计算方法... 为研究配电网中非线性单相负载混合谐波源的特性,提出单相混合谐波源重要参量的分析方法及计算方法。通过分析单相混合谐波源的电压电流特征,给出包含谐波、间谐波、次谐波成分的混合谐波源电压电流瞬时值、有效值的分解方法和计算方法。依据基础公式推导,提出电压电流总谐波失真的计算方法,提出混合谐波源瞬时功率、有功功率的分解方法和计算方法,得出总有功功率测量理论误差与时间的关系。利用该文提出的系列算法,对配电网中某一非线性负载谐波源测试数据进行仿真分析,结果表明:该系列算法能有效计算电压、电流总谐波失真偏差,能准确表征总有功功率测量理论误差与时间的关系,测量时间越大,由间谐波引起的误差越不显著。 展开更多
关键词 非线性 谐波源 失真 间谐波 非正弦波
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基于三维卷积神经网络的点云图像船舶分类方法 被引量:7
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作者 任永梅 杨杰 +1 位作者 郭志强 陈奕蕾 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第16期222-230,共9页
为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3DCNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取... 为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3DCNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3DShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 图像处理 船舶分类 三维卷积神经网络 体素网格 点云 点特征直方图
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