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基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术

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南方电网技术 2024年

作者：姚翔曦张英张国治刘君王明伟贵州大学电气工程学院贵州电网有限责任公司电力科学研究院新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心(湖北工业大学)

针对传统油中溶解气体分析（dissolved gas analysis，DGA）在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效的利用故障信息，以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况。提出了基于数据扩充和故障特征优化SCNGO-SVM-AdaBoost变... 详细信息

针对传统油中溶解气体分析（dissolved gas analysis，DGA）在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效的利用故障信息，以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况。提出了基于数据扩充和故障特征优化SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术。首先，针对不平衡样本利用安全级别过采样算法（Safe-Level SMOTE）对原始的变压器故障样本集进行了数据扩充，然后利用核主成分分析（K-PCA）对比值化后的油色谱数据进行故障特征优化提取。其次在北方苍鹰算法（NGO）中融合了正余弦和折射反向学习策略，利用测试函数验证该算法的稳定性和寻优能力，并利用SCNGO优化算法对支持向量机（SVM）中的惩罚因子和和核参数进行寻优，以提高诊断算法的全局寻优能力，然后将SCNGO-SVM引入集成算法的多个弱分类器的寻优过程中，利用AdaBoost集成学习模型框架对原始模型进行强化。通过实际的对未扩充样本诊断和其他方法诊断进行对比分析，结果证明该方法能够有效的提高变压器故障诊断的性能。

关键词：油浸式变压器故障诊断数据扩充特征优选支持向量机 SCNGO优化算法 AdaBoost算法

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基于多尺度轻量化卷积的高压输电线路巡检

高电压技术 2024年

作者：李利荣梅冰戴俊伟毛锐童庆刚时愈太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学) 新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心(湖北工业大学) 国家电网公司西南分部武汉工程大学电气信息学院

无人机搭载轻量化模型进行高压输电线路巡检对于保障输电系统的安全运行至关重要，针对目前轻量化模型中特征提取不够丰富导致高压输电线路巡检效果较差的问题，本文提出了一种多尺度轻量化卷积(Multi-Scale Lightweight Convolution，M... 详细信息

无人机搭载轻量化模型进行高压输电线路巡检对于保障输电系统的安全运行至关重要，针对目前轻量化模型中特征提取不够丰富导致高压输电线路巡检效果较差的问题，本文提出了一种多尺度轻量化卷积(Multi-Scale Lightweight Convolution，MSLConv)，其进行了不同尺度与深度的特征融合，并实现网络轻量化。本文还在混洗注意力(Shuffle Attention， SA)中提出了一种新的更具适应性的通道混洗方法，并将MSLConv与SA相结合设计了MSLConvSA1与MSLConvSA2特征提起模块，提高了MSLConv的通道利用率。在激活函数方面，本文提出了一种基于样本的双重归一化与激活的组合方法，它能在通道数较少的轻量化模型中对通道特征进行更细粒度的调整，且能更好的建立样本间的特征关系。本文以YOLOv5n为基线进行了一系列改进，得到了MSV1与MSV2两种模型。经实验证明，相对于基线这两种模型的参数量分别减少了43.8%和28.6%，计算量分别减少了38.1%和23.8%。同时，mAP@.5分别提升了5.2%和5.4%，mAP@.5:.95分别提升了3.3%和4.7%。

关键词：高压输电线路巡检轻量化模型混洗注意力 MSLConv YOLOv5n

HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体工频击穿及分解特性实验研究

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高压电器 2024年第3期60卷 161-169页

作者：田双双李晓涵张英张小龙柯锟靳小平袁子安兰佳琪湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心武汉430068 贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵阳550000 国网重庆市电力公司检修分公司重庆404100

近年来,由于HFO-1234ze(E)具备良好的环保特性和优良的绝缘性能,被认为有较大潜力应用于中低压设备中。目前针对该气体的试验探究相对比较少。文中首先计算了不同气压下HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体的液化温度,然后利用气体绝缘性能测... 详细信息

近年来,由于HFO-1234ze(E)具备良好的环保特性和优良的绝缘性能,被认为有较大潜力应用于中低压设备中。目前针对该气体的试验探究相对比较少。文中首先计算了不同气压下HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体的液化温度,然后利用气体绝缘性能测试平台,分别探究了气压、混合比对HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体绝缘特性的影响,并讨论实际工程应用中的最优混合比和气压值,再采用气相色谱质谱联用仪(GC-MS)对分解产物进行定性分析,同时对分解产物进行了仿真计算。研究结果表明在不同均匀场的条件下,HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体的绝缘性能均随着混合比的提升而提高,击穿电压呈近似线性增长;在混合比保持不变的条件下,提高气压能够显著改善HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体绝缘性能;同时在0.3 MPa条件下,20%~25%体积分数的HFO-1234ze(E)不仅具有良好的绝缘水平,而且受到电场不均匀度的影响相对较小,适用于实际工程应用。HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体具有良好的自恢复绝缘特性,分解的产物主要为氢氟化碳(HFC)和碳氢化合物(HC),仿真结果表明分解产物较为稳定。综合实验和仿真计算结果表明HFO-1234ze(E)/CO_(2)混合气体有潜力替代SF6气体应用中低压绝缘设备中。

关键词：环保气体 HFO-1234ze(E)混合气体电场不均匀度绝缘特性

基于动态双硫键的本征自修复环氧绝缘材料性能研究

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电工技术学报 2024年第3期39卷 836-843页

作者：伍云健丁大霖林慧蔡福进张晓星湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心武汉430068 襄阳湖北工业大学产业研究院襄阳441022

传统环氧树脂的三维交联结构赋予了其良好的理化特性和绝缘性能,但也因此不可自我修复、难以回收再利用,一旦内部出现损伤,往往意味着绝缘性能劣化甚至完全丧失。为了使环氧绝缘材料具备自我修复能力,延长其使用寿命,该文制备了一种含... 详细信息

传统环氧树脂的三维交联结构赋予了其良好的理化特性和绝缘性能,但也因此不可自我修复、难以回收再利用,一旦内部出现损伤,往往意味着绝缘性能劣化甚至完全丧失。为了使环氧绝缘材料具备自我修复能力,延长其使用寿命,该文制备了一种含双硫键的环氧基体-4,4’-双(环氧丙氧基)二苯二硫醚,并分别通过环氧基体和固化剂引入自修复所需双硫键,获得自修复环氧绝缘材料。为了探究不同原料配比、不同双硫键含量对环氧树脂力学性能、电气性能及自修复性能的影响,采用红外光谱仪、动态热机械分析仪及宽频介电仪等手段对材料进行了表征与分析。结果表明,在环氧基体中引入双硫键对材料基本特性的影响比固化剂更大,适量引入双硫键可在保证环氧绝缘材料原始特性基本不变的情况下,使其具备一定的自修复能力。

关键词：环氧树脂动态双硫键介电性能自我修复

基于AERMOD和POA-BP神经网络的工业园区CO排放源反演

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南方电网技术 2024年

作者：汪颖翔邓广宇杜治贺继锋周志强陈远周思璇雷何李斯吾张晓星国网湖北省电力有限公司经济技术研究院新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心(湖北工业大学) 国网湖北省电力有限公司湖北碳排放权交易中心

工业园区CO2排放在全国CO2排放总量中占比约31%，园区低碳发展对于缓解气候变化具有重要作用。本文以湖北省某工业区为例，对工业园区单、多CO2排放源关键信息进行了反演研究。基于AERMOD系统建立了工业园区内CO2扩散的正向模型，获取... 详细信息

工业园区CO2排放在全国CO2排放总量中占比约31%，园区低碳发展对于缓解气候变化具有重要作用。本文以湖北省某工业区为例，对工业园区单、多CO2排放源关键信息进行了反演研究。基于AERMOD系统建立了工业园区内CO2扩散的正向模型，获取反演所需数据集。利用粒子群优化算法（PSO）、鲸鱼优化算法（WOA）和鹈鹕优化算法（POA）优化后的BP神经网络对工业园区中CO2排放源位置及排放强度进行反演计算。结果表明：POA-BP反演模型对于单排放源坐标的反演结果 R2为0.965，对排放强度的反演R2为0.938；对于多排放源坐标的反演结果 R2为0.97，对排放强度的反演R2为0.988，相较于其它模型来说具有较高的反演精度和稳定性，可以对工业园区内CO2排放源实现较为精确的定位，为工业园区应对气候变化和推进绿色转型提供决策支持。

关键词：工业园区 CO 反演 AERMOD模型 PSO算法 WOA算法 POA算法

正极性操作冲击电压下含悬浮导体长空气间隙放电发展过程

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高电压技术 2024年第4期50卷 1664-1672页

作者：高嘉辰丁同殊方雅琪刘凯伍绍铖王力农湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 中国电力科学研究院有限公司电网环境保护全国重点实验室武汉430074 湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心武汉430068 武汉大学电气与自动化学院武汉430072

带电作业组合间隙是典型的含悬浮导体长空气间隙,含悬浮导体长空气间隙放电机理研究对提升带电作业安全性具有重要意义。为此搭建了棒-棒-板含悬浮导体长空气间隙放电观测平台,开展了悬浮导体位于不同位置的间隙放电观测试验,获得了施... 详细信息

带电作业组合间隙是典型的含悬浮导体长空气间隙,含悬浮导体长空气间隙放电机理研究对提升带电作业安全性具有重要意义。为此搭建了棒-棒-板含悬浮导体长空气间隙放电观测平台,开展了悬浮导体位于不同位置的间隙放电观测试验,获得了施加电压、高电位放电电流以及放电光学图像等数据,研究了间隙的放电发展过程。研究结果表明,含悬浮导体长空气间隙这2个子间隙的放电会同时进行并相互影响,子间隙1放电主要由下行先导-流注体系和上行流注组成,子间隙2放电主要由先导-流注体系组成;悬浮导体位置会影响放电发展各阶段的起始时刻和放电发展时间;悬浮导体在任意位置时,放电从子间隙1起始,子间隙2中放电在子间隙1击穿前起始,子间隙2击穿不早于子间隙1击穿;子间隙1流注-先导转化所需临界电荷为0.26μC,与长空气间隙相似;预放电电流幅值、先导发展速度等放电发展特征与长空气间隙存在差异。

关键词：带电作业悬浮导体长空气间隙放电发展过程正极性操作冲击电压

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介质阻挡放电等离子体处理变压器废弃绝缘油的实验探究

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电工技术学报 2024年

作者：张国治王文祥张磊邵涛张晓星湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心中国科学院电工研究所湖北星盛电气装备研究院有限公司广西电网有限责任公司电力科学研究院襄阳湖北工业大学产业研究院

变压器废弃绝缘油不仅危害人体健康，而且威胁生态环境，安全有效地处理废弃绝缘油具有深远意义。基于此，该文尝试采用介质阻挡放电(DBD)等离子体技术处理变压器废弃绝缘油，实验探究不同背景气体下平板式DBD和同轴式DBD降解处理废弃... 详细信息

变压器废弃绝缘油不仅危害人体健康，而且威胁生态环境，安全有效地处理废弃绝缘油具有深远意义。基于此，该文尝试采用介质阻挡放电(DBD)等离子体技术处理变压器废弃绝缘油，实验探究不同背景气体下平板式DBD和同轴式DBD降解处理废弃绝缘油的特征。实验结果表明：经DBD等离子体处理后的废弃绝缘油发生断键脱氢反应，质量减少并生成气体，其中氩气背景下的同轴式DBD反应程度更充分；在氩气背景气体下，气体产物中H2组分占比超过50%，在空气背景气体下，气体产物中H2及CO2组分占比基本相当，均接近50%；且经DBD等离子体处理后的废弃绝缘油热重特性发生严重变化，转变为少量碳链更长的烷烃分子及大量更短的烷烃分子。该文研究成果为变压器废弃绝缘油的处理提供一个新的解决思路。

关键词：介质阻挡放电变压器油等离子体降解处理

基于双重注意力和多尺度特征融合的场景文本检测算法

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光电子．激光 2024年第6期35卷 570-579页

作者：强观臣杨茜张丽真熊炜李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡罗来纳州29201

本文提出了一种场景文本检测方法,用于应对复杂自然场景中文本检测的挑战。该方法采用了双重注意力和多尺度特征融合的策略,通过双重注意力融合机制增强了文本特征通道之间的关联性,提升了整体检测性能。在考虑到深层特征图上下采样可... 详细信息

本文提出了一种场景文本检测方法,用于应对复杂自然场景中文本检测的挑战。该方法采用了双重注意力和多尺度特征融合的策略,通过双重注意力融合机制增强了文本特征通道之间的关联性,提升了整体检测性能。在考虑到深层特征图上下采样可能引发的语义信息损失的基础上,提出了空洞卷积多尺度特征融合金字塔(dilated convolution multi-scale feature fusion pyramid structure,MFPN),它采用双融合机制来增强语义特征,有助于加强语义特征,克服尺度变化的影响。针对不同密度信息融合引发的语义冲突和多尺度特征表达受限问题,创新性地引入了多尺度特征融合模块(multi-scale feature fusion module,MFFM)。此外,针对容易被冲突信息掩盖的小文本问题,引入了特征细化模块(feature refinement module,FRM)。实验表明,本文的方法对复杂场景中文本检测有效,其F值在CTW1500、ICDAR2015和Total-Text 3个数据集上分别达到了85.6%、87.1%和86.3%。

关键词：文本检测注意力融合多尺度特征融合金字塔

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基于多模态迭代及修正的文本识别算法

光电子．激光 2024年第5期35卷 525-535页

作者：强观臣张丽真杨茜熊炜李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡罗来纳州29201

针对场景文本识别在长距离建模时容易产生信息丢失和对低分辨率文本图像表征能力较弱的问题,提出了一种基于多模态迭代及修正的文本识别算法。本文算法的视觉模型(vision model)是由CoTNet(contextual transformer networks for visual ... 详细信息

针对场景文本识别在长距离建模时容易产生信息丢失和对低分辨率文本图像表征能力较弱的问题,提出了一种基于多模态迭代及修正的文本识别算法。本文算法的视觉模型(vision model)是由CoTNet(contextual transformer networks for visual recognition)、动态卷积注意力模块(dynamic convolution attention module,DCAM)、EA-Encoder(external attention encoder)和位置注意力机制组合而成的。其中CoTNet可以有效起到缓解长距离建模产生的信息丢失问题;DCAM在增强表征能力、专注于重要特征的同时,将重要的特征传给EA-Encoder,进而提高CoTNet和EA-Encoder之间的联系;EA-Encoder可以学习整个数据集上最优区分度的特征,捕获最有语义信息的部分,进而增强表征能力。经过视觉模型后,再经过文本修正模块(text correction model)和融合模块(fusion model)得到最终的识别结果。实验数据显示,本文所提出的算法在多个公共场景文本数据集上表现良好,尤其是在不规则数据集ICDAR2015上准确率高达85.9%。

关键词：场景文本识别动态卷积注意力模块外部注意力机制编码器