激光异物清理系统的光束发射系统设计

高压电网长距离传输线路经常飘落缠绕风筝塑料等异物需要及时清理,而人工异物清除方法存在较大安全隐患。激光具有发散角小、方向性高、高亮度的特点,是远距离非接触式电网异物清除的有效手段。为此在实验室搭建激光毁伤测试系统,测量典型电网异物清除阈值,依据测量结果设计了一种适用于户外使用的固定焦距光束发射系统,系统由三片分离式球面镜片组成,成像质量达到衍射极限,结构简单紧凑,长度仅有272mm,重量小于48g。根据设计结果,通过优化设计光源到透镜的距离,可实现系统在20-200m工作距离调整。最终,采用物理光学传播功能模拟系统实际的使用情况,系统在发射基模高斯光束时,在各工作距离下光斑直径均小于9mm,达到异物清除阈值,可实现对各类电网异物的有效清除。     

基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测

针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法,将训练数据量提升了800倍;同时对网络模型进行轻量化优化,减少模型训练参数。实验结果表明,经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%;轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2,对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明,真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题;轻量化优化模型在保证精度的同时,压缩模型大小,加快测试速度。     

基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测

针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法,将训练数据量提升了800倍;同时对网络模型进行轻量化优化,减少模型训练参数。实验结果表明,经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%;轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2,对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明,真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题;轻量化优化模型在保证精度的同时,压缩模型大小,加快测试速度。     

激光发射系统光束指向检测方法研究

为测量激光发射系统发射激光的指向误差,针对靶板法检测过程复杂和折返镜法检测危险性大、光谱波段适用范围小的缺陷,提出了一种发射激光指向的检测方法,设计了一个发射激光指向的检测装置,介绍了检测装置的结构组成及工作原理,并对发射激光的指向误差进行了实测,得指向误差为4.3",分析了检测装置的主要误差源,得该检测装置的测量误差为1.7",外场试验表明,激光发射系统光束方向检测方法简便、快捷,测量精度满足外场使用要求,可以在工程上得到推广应用。     

改进 U2-Net的太阳能电池片缺陷分割方法

针对太阳能电池片缺陷分割中存在的特征提取能力弱、分割精度低和漏分割等问题,提出了一种改进U²-Net的太阳能电池片缺陷分割方法。为提高RSU内部有效特征的提取能力并减少参数量,利用残差结构将有效的通道注意模块和深度可分离卷积结合起来,组成新的特征提取层;为防止空间信息的丢失,在外层编解码跳跃连接中添加语义嵌入分支结构,并利用CARAFE算子进行上采样,将更多的语义信息引入低层特征以加强级间特征的融合,减少因跳跃连接丢失的空间信息;最后,将所提方法与常用分割网络对比分析。实验结果表明,该方法的类别像素准确率、交并比和平均交并比分别达74.69%、60.68%、80.30%。相较于U-Net、PSPNet及Deeplab v3+,该方法不仅有效提高了缺陷分割的精度,还实现了小目标缺陷的准确分割,有效减少了漏分割。     

基于全注意力FSA-UNet网络的单晶电池片混合缺陷检测

太阳能电池片的内部缺陷是降低电流传导效率的主要原因,通过EL或PL成像后的图像缺陷强弱变化较大,直接进行阈值分割会造成漏检。本文提出了一种全注意力FSA-UNet网络,用于太阳能电池片混合缺陷分割。针对缺陷分层特点,设计出了特征增强模块,提升弱缺陷的分辨能力,同时改进骨干特征提取网络,加快了强缺陷的检出效率。本算法能精确分割出单晶硅片的多种缺陷,为了验证本文算法的有效性,将本文算法与U-net、DeepLabV3+进行的比较,最佳MIOU达到了77.9%,突出了本算法的优势。     

基于语义分割数据增强与可变形卷积的输变电缺陷检测

为提高输变电线路在长期运行和自然环境影响下产生的各类缺陷的检测精度和效率,提出了基于YOLOv8和可变形卷积的改进算法。针对各类缺陷样本数量差距较大导致的长尾分布问题,提出使用分割一切模型对数据进行扩充以提高数据平衡性;在主干网络中引入DCNv2结构,通过动态调整卷积核的形状适应各类样本包含的特征以提高泛化能力,并结合multi-CA注意力机制使网络注重各通道的融合信息;使用损失函数WIoU引导模型学习,以适应不同质量的锚框。将改进的算法与其他算法进行比较,结果表明改进算法增加了对输变电缺陷检测的精度。     

太阳能光伏电池缺陷检测

太阳能是一种极具吸引力的替代电力能源,太阳能光伏电池是太阳能发电系统的基础。太阳能光伏电池中的各类缺陷严重影响光伏电池的光电转化效率和使用寿命。为有效地检测出这些缺陷,提出了一种基于块数据删除模型的缺陷检测方法。首先,对太阳能光伏电池图像进行傅里叶变换去除母线并调节亮度和对比度,然后将图像分块,通过块数据删除模型找出去除母线后的图像中所有的异常块,并将这些异常块全部剔除,利用余下的图像块通过非线性回归模型重建图像的背景。最后,用待检图像与得到的背景图像作差以突出缺陷区域,达到缺陷检测的目的。实验结果表明,所提出的方法能够有效地检测出太阳能光伏电池中多种类型的缺陷,如隐裂、断栅和碎片等。用该方法对313幅太阳能光伏电池图像进行实验,其中158幅无缺陷图像均未检测出缺陷,而另外155幅含有隐裂、断栅等缺陷的图像,仅有5幅出现误检,缺陷检测率达96.77%。     

基于改进SinGAN的电力线巡检异物数据增强技术

针对电力线异物识别模型能使用的数据集较少,并且传统单幅自然图像的生成式模型(SinGAN)模型生成数据与异物识别模型匹配度不高、质量不佳、耗时过久的问题,提出了改进SinGAN模型。在改进SinGAN模型基础上加入仿射变换单元、大小变换单元进一步增强数据集,加入图像滤波单元提高电力线异物识别模型所需数据质量。并通过改进SinGAN反向传播训练过程和SinGAN的单精度生成器结构提升模型生成质量,减少所用时长。实验结果表明,经50次实验后,改进SinGAN的平均弗雷谢特起始距离(Fréchet inception distance, FID)为91.375,平均训练时长1.21 h。分别比传统SinGAN降低了27.247%和87.31%。改进SinGAN与其他主流生成式对抗网络相比有更好的异物数据生成能力,可以增强电力线异物识别模型所需数据,具有优越性。     

基于改进SinGAN的电力线巡检异物数据增强技术

针对电力线异物识别模型能使用的数据集较少,并且传统单幅自然图像的生成式模型(SinGAN)模型生成数据与异物识别模型匹配度不高、质量不佳、耗时过久的问题,提出了改进SinGAN模型。在改进SinGAN模型基础上加入仿射变换单元、大小变换单元进一步增强数据集,加入图像滤波单元提高电力线异物识别模型所需数据质量。并通过改进SinGAN反向传播训练过程和SinGAN的单精度生成器结构提升模型生成质量,减少所用时长。实验结果表明,经50次实验后,改进SinGAN的平均弗雷谢特起始距离(Fréchet inception distance, FID)为91.375,平均训练时长1.21 h。分别比传统SinGAN降低了27.247%和87.31%。改进SinGAN与其他主流生成式对抗网络相比有更好的异物数据生成能力,可以增强电力线异物识别模型所需数据,具有优越性。     

大口径深焦比Hindle球面镜曲率半径精确测量

Hindle法无像差法检测凸双曲面中,大口径深焦比球面反射镜的曲率半径测量是关键技术之一。提出了一种基于激光干涉仪、三坐标测量臂及标准定标球相结合测量球面曲率半径的方法。在球面镜面形干涉检验光路中引入一个标准定标球体,将其球心与检测系统的焦点重合,应用FARO测量臂对标准定标球体球心和被检球面镜镜面点坐标进行采样,从而计算球面镜曲率半径值。对一个口径Φ800 mm、设计半径为861.8 mm的球面标准反射镜进行曲率半径测量及精度分析,实测曲率半径为862.036 mm,系统的最大测量误差为±0.036 mm,测量不确定度为±0.015 mm;经Zemax软件分析,该测量误差对双曲面检测精度的影响仅为精度要求的3.4%,验证了这种球面半径测量方法的有效性及实用性。     

美国火电厂烟气排放限值及控制技术

美国火电厂烟气排放限值及控制技术在过去的37年内不断发展进步.受限制的排放物越来越多,而且对每种污染物的限值日益严格.总结了当今美国使用的排放限值及控制技术,并展望了未来的排放限值及潜在的排放控制技术.     

煤电转化烟气可持续排放机制探讨

煤电转化烟气排放是否可持续,不仅决定着电力行业的发展,也决定着煤炭行业的发展。现行的以管制为核心的烟气治理制度的局限性,为以市场经济手段为核心推进排放空间管理创造了条件。初步结论是,实现可持续排放需要调整政策方向,从\"管制烟气排放\"转向\"管理排放空间\",将生态阈值内的大气环境作为一种资源加以开发利用,用市场经济的办法优化配置烟气排放空间,在保障电力服务、大气使用功能前提下,以最小支付实现烟气治理投资回收和合理的成本费用补偿。     

电子束脱硫技术在我国的应用前景

对电子束烟气脱硫技术从机理、流程、实验结果及经济可行性进行了分析。采用此法脱硫效率达 80 % ,脱氮效率 10 %。同时副产品可做肥料。与湿式石灰石 -石膏法脱硫相比 ,具有流程简单 ,设备费用低 ,应用范围广 ,占地面积小 ,不产生二次污染等特点。通过对我国国情及硫资源状况分析 ,提出电子束脱硫技术在我国有良好的应用前景     

架空线路绝缘喷涂异物检测识别及机器人运动轨迹规划

异物侵入不仅影响输配电线网绝缘漆喷涂,更会影响电网安全运行。为此,需要开展输电架空线路绝缘喷涂异物检测、识别与清除的智能化方案研究。文中构建了基于分段映射直方图图像增强预处理、基于光流法图像区域特征分离提取、基于改进Camshift算法动态异物跟踪识别的异物检测、识别、跟踪方案;构建了基于关节空间的机械臂D-H运动学模型,采用五项式插值法进行机械臂空间运动轨迹规划;构建了基于双层结构模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的异物高精度控制视觉伺服控制方案,实现异物抓取的高精度控制。试验结果表明异物检测、识别、跟踪算法具有高鲁棒性,能够有效增强图像,提取复杂环境下的特征矩形区域,实现有遮挡情况下的动态异物跟踪;多关节机械臂空间运动轨迹算法具有良好连续平稳性,有效满足机械臂始终指向待抓取异物中心点;基于MPC的视觉伺服控制能够满足机械臂异物抓取的高精度控制。     

激光清障技术在电网中的应用现状与发展

电能是现代社会最重要的动力源,而附着于输电线路上的各类障碍,如异物、覆冰、树障等对输电线路与电网的安全稳定运行造成了巨大威胁。传统的清障方法存在各自的缺点,有的存在安全隐患,有的耗能较高,且大多需要停电处理。激光有着能量高,准直性好等优点,可用于远距离无接触地击落异物或融化覆冰,因此激光清障技术近年来受到越来越多的关注。本文总结了国内激光清障技术在电网中的应用与研究成果,阐述了目前使用激光清除覆冰、异物、树障等不同类型障碍的原理以及优缺点;介绍了常用于清障的几种激光器的特点;分析了激光波长、激光功率、光斑直径等常见参数对于清障效率的影响;总结了激光辐照可能对导线以及绝缘子等电力设备的影响。分析了光功率密度与辐照时间的安全阈值问题;展望了未来激光清障技术的几种可能的发展方向。     

固定式燃气轮机大气污染物排放标准限值的选择

随着环保要求的严格与固定式燃气轮机装机容量的提高,其NO_x排放的影响日益受到关注。此外,目前国标《火电厂大气污染物排放标准》中关于颗粒物、SO₂的排放限制设定依据不准确,缺少指导意义。首先对NO_x、SO₂、颗粒物等常规大气污染物的来源、标准现状、排放现状、监测方法等方面进行对比分析。根据江苏省固定式燃气轮机改造的技术可行性、标准先进性与可实施性以及经济环境效益,建议将NO_x的排放限值定为15 mg/m³,并取消SO₂、颗粒物的排放限值。     

GB132231的实施对火电厂环保技术的影响

《火电厂大气污染物排放标准》（GB13223--2011）与旧标准GB13223--2003相比,在排放标准限值方面有较大变化。文章主要针对新标准中大气污染物排放限值的要求,对火4）--的除尘、脱硫、脱硝、脱汞等烟气污染控制技术的发展趋势作简要分析。     

内部异物对GIS机电性能影响研究

气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)气室内极其微小的异物,在重力和电场力等作用下产生的跳跃会引起绝缘介质沿面闪络或放电,造成设备损坏,影响电网安全稳定运行.通过分析1000kV GIS内部异物放电现象,开展设备本体解体、试验、检测等工作,查找故障原因,并提出故障处理策略,对做好GIS全寿命周期管理,减少内部放电故障造成的各种事故,进而保障特高压电网安全稳定运行具有重要意义.