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在EMS中,由于刀闸的类型和信息噪声的影响,SCADA系统采集的刀闸状态存在信息不全和错误现象,一直困扰着状态估计的精度和电力系统实时分析软件的正常运行和分析结果的准确度。对与开关具有串接关系的刀闸,根据电力系统运行规则以及遥测量和遥信之间的逻辑关系,提出了一种刀闸状态自动辨识的实用方法。该方法自动辨识并修正错误的刀闸状态,并对可疑的刀闸状态给出告警信息。通过实际工程应用验证,显著提高了网络拓扑正确性和状态估计的精度。 相似文献
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针对输电线路绝缘子识别准确率低、识别花费时间长的问题,提出一种改进的YOLOv5绝缘子识别方法。首先,通过引入超分辨率卷积网络提升数据集中图像样本质量;其次,通过引入k3-Ghost结构替换原始网络BCSP模块中的普通卷积,减少模型主干网络参数量,在主干网络尾部引入SENet注意力模块,加强模型对于通道信息的关注提升目标检测性能;在颈部网络引入DC-BiFPN结构替换原始结构,对不同尺度特征赋予不同权重以使多尺度特征进行更好的融合,提升绝缘子识别效果。最后,使用CIOU作为回归损失函数,加快网络收敛速度。实验结果表明:本文提出的方法在保证绝缘子识别准确率的同时拥有更高的识别速度,检测准确率达到89.5%,检测速度达到35.7FPS,验证了改进方法的有效性。 相似文献
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