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基于样本扩充的Faster R-CNN电网异物监测技术 下载：89 浏览：424

史晋涛1 李喆1，2 顾超越1 盛戈皞1，2 江秀臣1 《电网技术研究》 2020年4期

摘要:
电网公司的巡检工作主要依靠人工完成,需要大量人力物力,且实时性较差。针对该问题,提出一个基于区域推荐卷积神经网络的图像目标监测系统,其中核心算法为Faster R-CNN算法。利用深度学习对摄像装置所采集的现场图像进行分析,执行目标检测任务,若发现威胁电网安全运行的隐患将及时通知工作人员。深度学习发挥其优势需要有效样本达到一定数量,包含隐患的真实样本较少,有些异物种类甚至没有合适的样本,往往不能满足深度学习算法的训练要求。因此研究了一种用于扩充样本的样本生成算法,将隐患目标与背景图像按照一定规则进行融合,达到批量扩充样本集的目的。使用该算法生成的样本进行测试,测试结果表明扩充后的训练集可以使系统性能得到一定提升。此外,通过测试发现,对训练集做一定的预处理可以提升模型的识别性能。

含有电力弹簧的主动配电网优化运行 下载：86 浏览：485

赵志宇1 汪可友1 李国杰1 江秀臣1 顾臻2 《电力研究》 2019年4期

摘要:
电力弹簧作为一种新型负荷侧调节设备,与具有宽电压范围的非关键负载串联形成智能负载,自动调节用电量与发电量匹配,以实现配电网运行优化。研究了含有电力弹簧的主动配电网最优潮流模型,提出了一种基于果蝇优化算法的智能负载优化方法,松弛法被用于推导最优潮流的二阶锥规划公式。结果表明,智能负载的主动调节可以优化配电网电压水平,降低有功网损,降低配电网的运行成本。所提多目标优化模型在一个改进的IEEE-33节点模型中求解,仿真结果验证了其正确性和有效性。
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