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面向电力设备的红外图像由于其高度敏感性和机密性,缺乏公开数据集,严重制约了面向电力红外图像的深度学习目标检测网络的发展。针对该问题,使用改进后的数据增强生成对抗网络(DAGAN)对数据进行扩充。首先改变其生成器结构,提出一种全新的生成器结构MUL-U-ResNet3+,该结构对网络结构和残差模块都进行了优化,U-Net结构优化为MUL-U-Net3+结构,并将其残差块改变为SandGlass模块,另外其损失函数的梯度惩罚改变为随机梯度惩罚,从而降低网络训练的难度。使用某220 kV和某500 kV变电站的数据对该算法进行测试,试验结果表明数据扩充后的样本在目标检测中有了更好的效果。 相似文献
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某电厂发生了一起发电机定子接地保护动作事件,通过对发电机定子接地保护原理、动作逻辑及定值的深入分析,快速找到接地保护动作的真实原因。同时,通过对本次接地保护动作的原因分析与故障排查,探讨发电机定子接地保护拒动、误动及动作可靠性。 相似文献
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随着电力设备在线监测技术的快速发展,对于在线监测带来的大量信息数据进行有效管理利用显得越来越重要。本文介绍了一个功能全面的电力设备标签点管理软件的设计、开发操作方法及其采用的核心技术。具体完成了软件的业务流程、需求分析和功能模块的划分以及界面设计。该软件采用C/S模式,旨在辅助现场工程服务人员对设备标签点的管理,提高工作效率。最后,以某发电厂电气设备在线监测系统数据为例,进行实际应用操作,结果表明,该电力设备数据库管理软件能够极大的提高电力设备在线监测数据的管理利用率。 相似文献
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