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改进Faster R-CNN的变电站电气主接线图图元检测

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哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：冯冰杜岳凡金尧宗祥瑞金花刘潭晶王璁国网天津市电力公司高压分公司华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学电气与电子工程学院

针对变电站电气主接线图中图元检测低精度以及小目标图元高误检率漏检率的问题，提出一种基于改进FasterR-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先，引入深度残差网络结构，替换FasterR-CNN原始特征提取网络，增强多尺度图元目... 详细信息

针对变电站电气主接线图中图元检测低精度以及小目标图元高误检率漏检率的问题，提出一种基于改进FasterR-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先，引入深度残差网络结构，替换FasterR-CNN原始特征提取网络，增强多尺度图元目标特征提取能力；然后，引入特征金字塔网络，将浅层特征信息和深层特征信息融合，提升深层网络对小目标的检测性能；最后，依据小目标的尺度分布特征，在区域建议网络中重新设定Anchor的参数值，进一步提高小目标的检测性能。实验结果表明，改进算法的平均检测精度达到88.9%，相比原算法提高4.2%，具有更高的检测精度和更低的误检率与漏检率。

关键词：接线图图元检测 Faster R-CNN优化算法深度学习

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基于特征选择的风机检修流程预测性监控方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2745-2755页

作者：郭娜刘聪李彩虹刘文娟王雷曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策... 详细信息

针对风机检修业务流程中存在的操作失误和工作延期等问题,应用业务流程预测性监控方法,预测业务的下一事件、下一事件执行时间和剩余时间,以提醒工作人员预防和避免风险的发生。首先,针对不同预测任务,提出一种基于优先级的特征自选取策略,并使用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法作为特征选择策略的依托预测模型,得到对预测结果有积极影响的输入特征;然后,针对不同预测任务分别采用LightGBM算法和LSTM(Long Short Term Memory)神经网络构建预测模型;最后,经实验评估和分析,在风机检修业务流程中,特征选择策略能够为不同的预测任务提供有效特征,确保预测的准确率,具有实际应用价值。对于不同预测任务而言,LightGBM算法更适用于下一事件任务预测,LSTM模型更适用于时间方面的任务预测。

关键词：流程预测性监控风机检修特征选择下一事件剩余时间

基于Boltzmann方程对C_(3)F_(8)/CF_(3)I/CO_(2)三元环保型混合气体的绝缘性能研究

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高压电器 2024年第9期60卷 46-52,68页

作者：钟蕊霜赵谡王辉钱勇江秀臣上海交通大学电气工程系上海200030

为研究一种新型SF_(6)替代环保绝缘气体介质,采用密度泛函理论(DFT)从微观结构层面上深入地分析C_(3)F_(8)作为一种SF_(6)替代环保绝缘气体的可行性,利用两项近似的Boltzmann方程对300 K下C_(3)F_(8)/CF_(3)I/CO_(2)三元环保混合绝缘气... 详细信息

为研究一种新型SF_(6)替代环保绝缘气体介质,采用密度泛函理论(DFT)从微观结构层面上深入地分析C_(3)F_(8)作为一种SF_(6)替代环保绝缘气体的可行性,利用两项近似的Boltzmann方程对300 K下C_(3)F_(8)/CF_(3)I/CO_(2)三元环保混合绝缘气体介质的绝缘特性进行了分析,计算三元环保混合气体的电子能量分布函数、电子群参数和协同效应系数等多种微观参数,分析了这些参数随C_(3)F_(8)混合气体比例的变化情况,并与同比例下的c-C_(4)F_(8)/CF_(3)I/CO_(2)三元混合气体的微观参数进行了对比和分析。在约化电场强度E/N低于418 Td时,从扩散系数、电子漂移速度的角度上来看,C_(3)F_(8)三元混合气体的性能优于c-C_(4)F_(8)三元混合气体,在C_(3)F_(8)比例低于7%时,C_(3)F_(8)三元混合气体的绝缘强度高于30%SF_(6)/70%CO_(2)的混合气体,此时的三元混合气体在中低压设备中具有一定的应用潜力。此外,当C_(3)F_(8)气体体积分数为10%时,三元混合气体协同性最好。文中的研究从理论上验证了C_(3)F_(8)/CF_(3)I/CO_(2)替代SF_(6)的可能性。

关键词：三元环保型混合气体 C_(3)F_(8)/CF_(3)I/CO_(2) 密度泛函理论协同效应绝缘性能

基于矢量分类的NPC型三电平双三相PMSM的改进模型预测电压控制

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中国电机工程学报 2024年

作者：袁庆庆步凡谢晓彤夏鲲上海理工大学电气工程系

多电平多相电机驱动系统存在电压矢量数目多、冗余复杂及多目标非线性约束等问题。本文以二极管箝位型(neutral point clamped， NPC)三电平六相逆变器驱动双三相永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor， PMSM)为研究对象，... 详细信息

多电平多相电机驱动系统存在电压矢量数目多、冗余复杂及多目标非线性约束等问题。本文以二极管箝位型(neutral point clamped， NPC)三电平六相逆变器驱动双三相永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor， PMSM)为研究对象，以电机谐波电流抑制和逆变器直流侧中点电位平衡控制为目标，提出一种基于电压矢量三角区域分类的改进模型预测电压控制策略。首先，以基波子平面大投影幅值为原则，对729个电压矢量进行初筛；接着，基于三角区域分类方法对筛选后的电压矢量进行分类，并对期望电压进行所属三角区域定位、确定候选矢量。设计满足电机定子电流谐波抑制及逆变器中点电位平衡控制的目标函数；根据电机数学模型和逆变器特征研究多目标控制权重因子的理论设计方法。不同工况下的有效性及对比实验表明，本文所研究的控制策略不仅能改善多电平多相电机驱动系统的多目标控制性能，还能有效降低控制器计算负担。

关键词： NPC型三电平六相逆变器双三相PMSM 矢量分类谐波电流中点电位模型预测电压控制权重因子

基于语言-视觉对比学习的多模态视频行为识别方法

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自动化学报 2024年第2期50卷 417-430页

作者：张颖张冰冰董微安峰民张建新张强大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600 大连民族大学机器智能与生物计算研究所大连116600 大连理工大学电子信息与电气工程学部大连116024

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模... 详细信息

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模态视频表达.具体地,在视觉编码器中设计虚拟帧交互模块(Virtual-frame interaction module, VIM),首先,由视频采样帧的类别分词做线性变换得到虚拟帧分词;然后,对其进行基于时序卷积和虚拟帧分词移位的时序建模操作,有效建模视频中的时空变化信息;最后,在语言分支上设计视觉强化提示模块(Visual-reinforcement prompt module,VPM),通过注意力机制融合视觉编码器末端输出的类别分词和视觉分词所带有的视觉信息来获得经过视觉信息强化的语言表达.在4个公开视频数据集上的全监督实验和2个视频数据集上的小样本、零样本实验结果,验证了该多模态模型的有效性和泛化性.

关键词：视频行为识别语言-视觉对比学习多模态模型时序建模提示学习

基于重参数化YOLOv5的输电线路缺陷边缘智能检测方法

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高电压技术 2024年第5期50卷 1954-1966页

作者：刘闽李喆李曜丞刘亚东江秀臣上海交通大学电气工程系上海200240

电力智能巡检与边缘计算相结合,对电力物联网和透明电网的建设具有重要作用。然而,边缘设备的低算力导致检测算法在边缘端推理速度慢,边缘设备的低内存也限制了目标检测模型的空间占用。针对以上问题,提出了一种基于重参数化YOLOv5的输... 详细信息

电力智能巡检与边缘计算相结合,对电力物联网和透明电网的建设具有重要作用。然而,边缘设备的低算力导致检测算法在边缘端推理速度慢,边缘设备的低内存也限制了目标检测模型的空间占用。针对以上问题,提出了一种基于重参数化YOLOv5的输电线路缺陷边缘智能检测方法。首先,利用R-D模块和重参数化空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)对YOLOv5网络进行改进,通过重参数化加快模型的推理速度,得到重参数化YOLOv5模型。其次,利用ResRep剪枝方法对模型进行通道剪枝,减小模型空间占用。最后,将模型部署至NVIDIA Jetson Xavier NX边缘平台,并利用C++语言结合TensorRT图优化对模型进行优化加速,进一步减小推理时延,减少模型占用空间。实验结果表明:相较于原版YOLOv5,该文提出的方法推理速度提升至5倍,空间占用减小至41%,同时精度提升了2.4%,显著提高了输电线路边缘智能巡检的效率。

关键词：电力智能巡检边缘计算重参数化 YOLOv5 通道剪枝

面向输电线路绝缘子的GER-YOLO缺陷检测算法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：袁博雅李尧叶青长江大学计算机科学学院长江大学电子信息与电气工程学院

针对无人机检测绝缘子缺陷存在的算法参数量大、图像背景复杂、绝缘子尺度变化大等问题，提出了一种新的用于绝缘子缺陷检测的GER-YOLO算法。首先，利用GhostNetV2构建C2fGhostV2模块，能够在显著减少参数量和计算量的同时维持算法检测... 详细信息

针对无人机检测绝缘子缺陷存在的算法参数量大、图像背景复杂、绝缘子尺度变化大等问题，提出了一种新的用于绝缘子缺陷检测的GER-YOLO算法。首先，利用GhostNetV2构建C2fGhostV2模块，能够在显著减少参数量和计算量的同时维持算法检测精度。然后，引入具有跨空间学习能力的高效多尺度注意力（EMA）网络，充分挖掘特征信息，抑制无用信息。最后，提出C2fRFE模块，进一步捕获长程信息，学习多尺度特征，提高对不同尺度绝缘子及其缺陷的检测能力。实验结果表明，GER-YOLO算法相较于基线模型YOLOv8s，平均精度均值（mAP）提升了1.1%，参数量、计算量分别减少了30.2%和31.0%，该算法能够有效完成绝缘子缺陷检测任务。

关键词：绝缘子缺陷检测轻量化注意力机制多尺度信息

基于并行双向时间卷积网络和双向长短期记忆网络的轴承剩余使用寿命预测方法

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控制与决策 2024年第4期39卷 1288-1296页

作者：梁浩鹏曹洁赵小强兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 兰州城市学院信息工程学院兰州730050 兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和... 详细信息

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的轴承RUL预测方法.首先,对多传感器数据进行归一化处理,并将每个传感器数据进行通道合并,实现多传感器数据的高效融合;然后,采用Bi-TCN和Bi-LSTM构建并行的双分支特征学习网络,其中Bi-TCN提取数据的双向长时间序列特征,Bi-LSTM提取数据的时间相关特征;同时,设计一种特征融合注意力机制,该机制分别计算Bi-TCN和Bi-LSTM的输出权重,以实现两种网络输出特征的自适应加权融合;最后,融合特征通过全连接层并输出轴承RUL的预测结果.利用西安交通大学轴承数据集和PHM 2012轴承数据集进行RUL预测实验,实验结果表明,与其他先进的预测方法相比,所提出方法可以准确预测更多类型轴承的RUL,同时具有更低的预测误差.

关键词：滚动轴承剩余使用寿命预测多传感器融合双向时间卷积网络双向长短期记忆网络

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MMC逆向模型预测控制策略研究

电源学报 2024年第S1期 59-68页

作者：薛冬郭燚王灿上海海事大学电气工程系

模块化多电平换流器MMC(modular multilevel converter)的模型预测控制存在权重因子难以精确设计和计算负荷大等问题，针对这些问题，提出一种MMC逆向模型预测控制策略。通过逆向预测交流侧相电压和每相上、下桥臂总电压，并利用取整函... 详细信息

模块化多电平换流器MMC(modular multilevel converter)的模型预测控制存在权重因子难以精确设计和计算负荷大等问题，针对这些问题，提出一种MMC逆向模型预测控制策略。通过逆向预测交流侧相电压和每相上、下桥臂总电压，并利用取整函数和目标函数寻优，计算上、下桥臂投入子模块数，独立控制交流侧电流和桥臂环流。所提方法在无需设计权重因子，且每个采样周期只需进行2次循环寻优的同时，还可使交流侧最大输出2N+1电平，并有效控制桥臂环流。此外，采用子模块电容电压分组排序算法来平衡子模块电容电压。最后通过Matlab/Simulink平台上的仿真，验证了所提方法的正确性和有效性。

关键词：模块化多电平换流器模型预测控制逆向预测权重因子计算负荷