基于生成对抗网络的二次屏柜交直流侵入信号检测方法

变电站继电保护二次屏柜接线端子存在因人为操作失误或检测设备故障导致的交直流侵入情况,针对该情况特有的数据样本数量少、质量差的问题,文中提出基于生成对抗网络和主成分分析的侵入信号检测方法。采用高斯核平滑对接线端子电压、电流、频率等数据进行预处理,滤除干扰,再将清洗后的数据经过生成对抗网络进行扩增,以对交直流侵入信号进行主成分分析和故障检测识别。所提出方法识别准确率达到95%,实现了对二次屏柜接线端子小样本故障数据的精确检测。

基于PDE's的图像平滑方法

传统的图像平滑方法在去除噪声的同时往往会破坏边缘、线条、纹理等图像特征,而基于偏微分方程(PDE's)的各向异性扩散算法则在抑制噪声的同时能够保持这些特征。本文在Perona＆Malik模型基础上引入梯度阈值和高斯平滑核,实验结果表明改进后的平滑方法既能更有效消除孤立噪声点,又可以更好地保持边缘。

一种改进的光流法及其在云爆弹研究中的应用

提出了抑制光线影响的改进光流法,并将其运用在云爆弹爆炸云雾扩散速度探测估计研究中。首先使用高斯核平滑滤波器,对所获得云爆弹爆炸图像序列进行预处理;然后利用rgb彩色模型在白光照射下的不变性,将RGB模型转换为rgb模型;最后使用基于rgb模型的光流法,得到爆炸过程中的云雾扩散速度。实验证明该方法能获得满意的处理效果。

改进的光流法及其在云爆弹研究中的应用

在Horn-Schunck和N.Ohta的传统光流法的基础上,提出了用于抑制光线影响的改进的光流法,并将其用在云爆弹的爆炸过程分析研究中,得到云爆弹爆炸云雾扩散速度这一重要参数指标。改进的方法运用自适应高斯核平滑滤波器,对所拍摄的图像序列进行平滑滤波处理,以平滑图像和降低随机噪声对图像处理的干扰。利用rgb彩色模型在白光照射下的不变性原理,将传统彩色图像光流法中的RGB彩色模型转换为rgb彩色模型,得到了一种新的可抑制光线变化影响光流场算法,以减少因光线变化而造成对目标的误检测的影响。以云爆弹为研究实例,采用改进的方法计算云爆弹爆炸云雾图片中各点光流,并提取了扩散云雾平均速度信息。实验所得图片中平均光流大小约2.5pixel/ms,经过参数换算得出云雾扩散速度为109.78m/s,取得了良好的效果。

基于抑制光线强度变化影响的运动目标检测

在运动目标检测过程中,若两帧图像拍摄条件下光线强度不同,则运动目标检测的结果将会受到影响。据此,该文提出了抑制光线强度变化影响的运动目标检测方法。首先,对两帧图像通过自适应高斯核平滑滤波器处理,以降低图像的随机噪声对处理结果的影响;然后,根据两帧图像对应像素的灰度变化量信息,判断该两帧图像的光强变化程度;最后,根据本文所研究的抑制光线强度变化影响的方法,将运动目标从背景中检测出来。实验证明,取得了良好的效果。

基于聚类分析的客户用电模式智能识别方法

结合k-means、k-medoids、SOM以及FCM等聚类算法,构建了电力大客户典型用电模式的聚类分析模型,提出了一种评估聚类效果的新方法。首先通过分析电力客户用电指标数据及其特点,提出采用高斯滤波器对含"噪声"曲线数据进行平滑处理来获取客户用电数据。然后提出了聚类平均半径、平均直径和平均最小间距等3个评价指标,并以此为基础设计出一种评估聚类得分的新方法。最后使用聚类分析模型对某地区电力大客户日用电量曲线进行聚类分析,实现了地区典型用电模式的自动识别功能。实际算例分析结果表明,该评估方法物理概念清晰、简便、实用。