特高压钢管塔对接环焊缝超声波检测影响因素分析

特高压钢管塔对接环焊缝的超声波检测,依据 GB/T 11345和Q/GDW 707进行检测。由于钢管塔构件和焊缝的错边、余高和焊缝宽度等情况,易导致检测误判。对钢管塔法兰-钢管对接环焊缝超声波检测若干影响因素进行了分析,提出了识别和判定方法,可以实现对钢管塔对接环焊缝焊接质量的有效控制。     

基于边缘增强生成对抗网络的电力设备热成像超分辨率重建

非接触式红外热成像的温度数据,对于电力设备状态监测与健康状态评估具有重要意义。但高分辨率红外成像仪的昂贵造价和技术壁垒,限制了高分辨率热成像图像在基于电力物联网的设备在线监测中的应用。超分辨率重建满足分辨率要求的同时可以降低成本。通过构建改进边缘增强的生成对抗网络实现了电力设备热成像的增强,该网络在超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial networks,SRGAN)的基础上新增了深度残差收缩网络模块,在降低图像噪声的基础上,提高了训练的稳定性,并通过边缘提取技术对图像的峰值信息进行加强重建,提高了边缘恢复效果。利用峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)以及结构相似性(structural similarity,SSIM)指标,对重建后的整体数据以及边缘数据进行分析,结果显示,2项指标均显著提高,重建后的主观视觉效果也更加清晰,具有较高的工程实用价值。     

智能变电站二次专业现场调试阶段技术监督要点的探讨

详细介绍了智能变电站现场调试阶段技术监督原则,技术监督要点。     

基于GNR先验的电力设备热成像超分辨率方法

电力设备红外图像在电力设备状态监测、故障识别等方面发挥着重要作用。针对红外图像应用时存在的分辨率低,清晰度不足的问题,本文提出一种基于图像梯度范数比（Gradient Norm-ratio, GNR）先验约束的压缩感知电力设备红外图像超分辨率方法。通过分析电力设备红外图像在不同采样比时重建图像高频信息的变化规律,将GNR先验引入传统压缩感知超分辨率模型中。并针对改进后的模型设计了有效的求解算法,通过半二次分裂方法引入辅助变量,对不同变量交替迭代求解,实现红外图像超分辨率重建。仿真实验结果验证了GNR先验信息的引入,有利于超分辨率算法取得更好的重建效果。与现有经典超分辨率方法相比,本文方法重建图像无论在主观视觉效果还是客观评价指标上都有了较好的提升。