基于改进U-net和CNN的绝缘子自爆检测方法研究

针对绝缘子自爆故障人工检测效率低,成本高的问题,基于改进U-net和卷积神经网络(CNN)模型,提出一种可有效识别绝缘子自爆故障的双阶段目标检测算法。首先,在语义分割阶段使用改进U-net模型,通过翻倍提高图像分辨率的方法有效提高图像分割精度。其次,在图像分类阶段提出更适合所提问题且有效提高分类准确度的新型CNN模型。最后,使用无人机拍摄的绝缘子图片为实验数据进行实验。实验结果表明所提算法识别精度较高。

基于VSG的改进型虚拟阻尼控制策略与特性分析

传统虚拟同步发电机(VSG)控制策略可模拟同步发电机的惯量和阻尼特性,但会使并网逆变器产生功率振荡和功率偏差。针对虚拟同步发电机动态过程中存在的功率振荡问题,提出一种基于VSG的改进型虚拟阻尼控制策略来抑制功率振荡。首先介绍了传统阻尼绕组与常系数虚拟阻尼绕组抑制功率振荡的原理及特性,其次利用根轨迹法分析设计了改进型虚拟阻尼控制策略的参数,最后搭建仿真模型验证了该控制的有效性及准确性。

西北地区风电功率波动特性概率密度及波动统计

为了准确描述西北地区风电功率波动特性的概率密度分布及波动变化,在对西北地区风电功率数据分钟级分量进行分布拟合统计后,得出特殊t(t location-scale)分布可以描述西北地区风电功率波动特性的概率分布。将西北地区风电功率数据划分为幅值差波动和斜率波动,因CLARANS算法常用在大数据聚类划分上,故利用CLARANS算法对幅值差波动和斜率波动进行聚类划分。聚类划分后经统计表明:西北地区风电功率数据的幅值差波动具有明显的季节性特征,在6—8月最为明显;斜率波动有较为明显的空间特征,随着空间尺度的增大,缓慢波动的风力发电量占比均值由0.356降至0.267,快速波动的电量占比均值由0.183升至0.35。