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公开(公告)号:CN115117865B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202210712416.0
申请日:2022-06-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种避免直流滤波器的电阻器过负荷保护误动的方法,在直流滤波器过负荷保护算法原理的基础上,总结出直流滤波器过负荷保护的逻辑方案,得到直流滤波器的电阻器R1过负荷保护误动原因;针对直流滤波器的电阻器R1过负荷保护动作原因进行电磁暂态仿真分析,得到直流滤波器R1过负荷保护误动作原因的影响因素,构建直流滤波器的等值电路模型,对分支电流系数滤波器和集肤效应系数滤波器进行设计;针对直流滤波器R1过负荷保护存在的误动风险,提出在R1支路增加一组电磁式CT,直接比较直流滤波器支路的电流有效值和保护定值的大小关系,作为过负荷保护判据。本发明有效避免了避免直流滤波器内部接地故障对电阻器R1过负荷保护造成的影响。
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公开(公告)号:CN114863361B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202210427866.5
申请日:2022-04-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/52 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 基于USRNet和YOLOv3的配电线路鸟巢检测方法,包括以下步骤:步骤1:收集配电线路的鸟巢图像,并在鸟巢图像数据上人工标记,构建训练样本集;步骤2:搭建网络结构,包括深度展开超分辨率网络USRNet、GaussianYOLOv3;步骤3:获取配电线路鸟巢检测模型;步骤4:将待检测图像输入到深度展开超分辨率网络USRNet,输出重构的鸟巢图像;然后,通过训练好的GaussianYOLOv3完成故障的识别。本发明方法可以增强配电线路鸟巢图像局部纹理、边缘等细节信息,以改善图像质量,并结合目标检测算法提取准确的特征,以实现鸟巢缺陷的智能检测。
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公开(公告)号:CN114863361A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210427866.5
申请日:2022-04-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/52 , G06T3/40 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 基于USRNet和YOLOv3的配电线路鸟巢检测方法,包括以下步骤:步骤1:收集配电线路的鸟巢图像,并在鸟巢图像数据上人工标记,构建训练样本集;步骤2:搭建网络结构,包括深度展开超分辨率网络USRNet、GaussianYOLOv3;步骤3:获取配电线路鸟巢检测模型;步骤4:将待检测图像输入到深度展开超分辨率网络USRNet,输出重构的鸟巢图像;然后,通过训练好的GaussianYOLOv3完成故障的识别。本发明方法可以增强配电线路鸟巢图像局部纹理、边缘等细节信息,以改善图像质量,并结合目标检测算法提取准确的特征,以实现鸟巢缺陷的智能检测。
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公开(公告)号:CN115117865A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210712416.0
申请日:2022-06-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种避免直流滤波器的电阻器过负荷保护误动的方法,在直流滤波器过负荷保护算法原理的基础上,总结出直流滤波器过负荷保护的逻辑方案,得到直流滤波器的电阻器R1过负荷保护误动原因;针对直流滤波器的电阻器R1过负荷保护动作原因进行电磁暂态仿真分析,得到直流滤波器R1过负荷保护误动作原因的影响因素,构建直流滤波器的等值电路模型,对分支电流系数滤波器和集肤效应系数滤波器进行设计;针对直流滤波器R1过负荷保护存在的误动风险,提出在R1支路增加一组电磁式CT,直接比较直流滤波器支路的电流有效值和保护定值的大小关系,作为过负荷保护判据。本发明有效避免了避免直流滤波器内部接地故障对电阻器R1过负荷保护造成的影响。
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