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海缆是海上风电系统重要构成部分,接地环流是制约海缆设计及运行状态的关键要素。实际运行经验表明部分海上风场的单芯海缆存在陆上段和海上段接地环流严重不匹配现象,但是造成这种不匹配工况的原因不明,更无法根据这一现象对海缆运行状态进行清晰判断。该文依据现场海缆实际结构建立其分布参数模型,针对铠装接地和铠装金属护套全线接地两种接地方式对海缆接地环流进行分析,指出铠装全线接地时出现不匹配接地环流的原因为铠装和金属护套之间存在短路电阻;而铠装和金属护套全线接地情况下,出现不匹配接地环流的原因为铠装和金属护套之间存在短路电阻或者海缆两端接地电阻不匹配。在此基础上,提出基于环流的海缆运行情况评价方法,为实际海缆运行状态的判断提供参考依据。 相似文献
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绝缘子是输电线路中最易发生故障的部件之一,需及时从大量图像中检测出绝缘子,为检修提供可靠依据。为解决传统方法和深度学习各自存在的局限性,提出一种基于平行图像与深度学习的绝缘子检测方法。首先,建立人工绝缘子图像数据集,并对待测的真实绝缘子图像进行颜色预选处理;然后,构建卷积神经网络进行特征提取和分类,利用正常训练和迁移学习两种方法,并采用消融实验对不同模型进行性能的分析与对比;最终,实现绝缘子目标的检测及模型指标的评价。实验结果表明,颜色预选和平行图像方法均能有效提升模型效果,使得模型的loss能更快速的收敛,分类准确率也有明显的提高,上述方法能够有效检测出图像中的绝缘子,为后期绝缘子故障的检测和处理提供了研究基础。 相似文献
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