复杂环境背景下绝缘子缺陷图像检测方法研究

针对处于复杂的环境背景下的电力绝缘子以及绝缘子缺陷的检测存在检测精度低、检测速度不高的实际问题,提出了一种改进YOLOv4(you only look once v4)算法的电力绝缘子图像以及存在缺陷的绝缘子检测的方法。通过制作电力绝缘子以及绝缘子存在缺陷的数据集,使用K-均值聚类(K-means)算法对电力绝缘子图像样本进行聚类,获得不同大小的先验框参数;然后通过改进平衡交叉熵(balanced cross entropy, BCE)引入一个权重系数,来增加损失函数的贡献程度;最后,通过增加空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)前后的卷积层来加深网络的深度。实验结果表明,改进模型的单张检测时间为3.27 s,对于绝缘子缺陷平均检测精度比原始的YOLOv4算法提升了24.36%。同时通过改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mean average precision, mAP)的值为84.05%,比原始的YOLOv4算法提升了17.83%,充分说明了能够很好的定位和识别电力绝缘子图像存在的缺陷。     

计及山地城市时空特性的充电设施最优规划EI北大核心CSCD

山地城市道路非直线、非平面化延展,各时段、路段通行能力存在差异,是充电设施规划需要考虑的重要因素。首先,提出爬坡系数和交通拥堵系数,量化了山地城市道路的时、空特性对用户出行的影响,据此基于改进的Floyd最短路径算法,计算分析了用户出行成本。其次,考虑各时段城市交通状况,提出自给率系数,表征滞留车辆产生的随机充电负荷。继而,分析用户各时段出行目的和充电需求,对应用户的差异化充电方式和充电设施需求。最后,抽象化山地城市交通路网,结合交通流量数据,以社会年综合成本最小为目标函数建立最优规划模型,并分析评估多种充电负荷接入对配电网的影响。以中国西南地区某山地城市作为算例,采用场景分析,计算获得不同电动汽车渗透率下充电设施布局方案,当渗透率达到50%时,配电网部分变压器负载率达到86%~168%,据此给出变压器扩容建议。