电力巡检机器人存在巡检图像分析和缺陷检测识别必须依赖后台服务器、电力巡检工作实时性较低等问题.针对此问题,研究前端化目标检测技术,提出层间合并、参数量化的深度学习模型轻量化方法,模型体积压缩为原模型的60%,模型推理效率提升10~20倍,解决了深度学习模型网络层数深、结构复杂、存储占用多、推理效率低的问题.将轻量化模型部署在边缘侧设备中,设计了电力巡检图像前端化目标检测系统,实现输变电站机器人的全自主巡检与缺陷自动采集,同时与后端服务器进行协同交互,建立了“云-边-端”协同运检体系,能够提升电力巡检效率、
为了研究实际工程中直流气体绝缘输电线路(Gas Insulated Transmission Line,GIL)的温度分布及其影响,对GIL进行了物理场仿真,采用有限元方法研究了直流气体绝缘输电线路盆式绝缘子温度特性.通过建立水平放置管道模型,获得了三维温度场分布特性.考虑到剪切应力传输模型(Shear Stress Transfer,SST)在处理近壁面的优势,采用此模型来处理含有绝缘子的管道内部自然对流.结果表明:高温出现在绝缘子的上部,绝缘子凸面温度略高于凹面温度;随着SF6压力增加,绝缘子靠近导体
针对二次回路易受外部干扰从而导致保护开入回路不正确动作的问题,从工程应用出发,分析二次回路常见故障特征,建立二次回路故障模型,结合计算提取出不同的故障特征量,并结合智能开入插件给出相应的设计方案,提出一种能够监测相应故障特征量的智能开入回路,通过监测相应特征量预警二次回路故障.采用基于数字隔离的ADC采样架构,安全准确采集电气量并计算,通过采集结果智能开入插件能够有效识别出常见二次回路故障,集成于继电保护装置中的智能开入,可实现与保护的无缝衔接,实现更快的动作速度.基于智能开入的抗干扰保护装置研究,在现有