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为更高效利用变电站巡检机器人开展电力巡检工作,满足电力行业发展对智能化巡检的需求,研究了面向电力巡检机器人的电力设备状态检测算法。首先,根据深度网络部署硬件芯片应用情况与性能对比,选择海思Hi3559A芯片作为算法移植的嵌入式平台。然后综合考虑各种检测算法的精度与速度,选用YOLOv3算法作为设备状态检测的基本判别模型。为了提升检测算法速度并减少模型体积,开展模型压缩算法及轻量型YOLOv3模型设计研究,分别提出了改进的小型化YOLOv3模型和基于通道剪枝与层剪枝结合的模型压缩方法,提高模型上下层的语义信息及剪枝后模型的精度保持。根据测试结果选择最优的模型在机器人前端部署,提出的轻量化YOLOv3模型很好地保持了设备目标与异物检测的精度,检测速度提升了4倍。 相似文献
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电力设备绝缘在电、热、力及环境因素的长期作用下会出现绝缘老化、破损等现象,影响电力设备绝缘的安全稳定运行.紫外检测技术可有效监测在线运行电力设备绝缘的局部放电现象,且无需设备停电,便于及时开展电力设备的后续监测和防护工作.为此采用紫外成像技术,分析了变电站电力设备不同绝缘表面的局部放电现象.检测结果表明,站内多个支柱绝缘和套管均存在不同程度的局部放电现象,并根据10 m标准测量距离下光子数折算均值指出变电站内#2主变的B相主变侧支柱绝缘子和站内三相悬挂绝缘子串的局部放电现象最明显,局部放电强度较高,应加强监测. 相似文献
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<正>结合电缆时常被挖“外破”和公共管线交叉密集的现状,在原有的通道电缆警示装置基础上进行物联改进,由MCU线路、传感器通过5G组网,智慧实现电缆昼夜警示、语音提示,现场热释点效应扫描信息,实时将警示信息上报给设备专责人和通道外委管理人员共享,使传统的电缆防“外破”措施得到提升。该方法便于推广和普及应用。 相似文献