220kV输电线路支柱绝缘子断裂故障研究分析

电缆终端塔上支柱绝缘子将电缆引下线与塔身保持安全距离,运行时长期承受扭曲弯矩、自身重力及自然条件的影响,断裂故障偶有发生。基于某起220kV输电线路电缆终端塔支柱绝缘子断裂故障,进行深入分析,探讨导致绝缘子根部断裂的深层次原因,并据此制定应对举措,避免类似事故发生,以提升输电线路安全运行水平。     

结合场景分析的输电线路通道可视化分级预警研究

针对输电线路横跨地域广,输电通道中隐患目标多的问题,提出了输电线路通道可视化分级预警模型。首先改进深度残差网络提取输入图像的多光谱信息,通过软阈值化来减少噪声影响,提高输电线路通道场景分析模型的准确度;然后利用YOLOv3目标检测算法构建输电线路通道隐患目标识别模型,针对隐患中的烟雾、施工车辆目标小的问题,采用难负样本挖掘策略,减少图片背景的影响,再根据输电线路通道的分级预警结构构建分级预警模型。研究结果表明,结合场景分析的输电线路通道可视化分级预警模型能够科学、准确地反映出输电线路通道的隐患预警状态,为输电线路运行维护工作提供指导。     

顺序控制在现场总线控制系统的工程实践

为提高供热锅炉的自动化水平,在某项目中采用SMAR公司System302基金会现场总线控制系统,完成了模拟量和离散量的控制。以引风机控制逻辑为例,介绍了现场总线远程IO模件DC302的组态,着重描述了柔性功能块(Flexible Function Block)的实现,以及功能块参数的配置。     

全局上下文增强的稀疏卷积电网防外力破坏检测

在输电线路防外力破坏巡检场景中, 当前部署于边缘端的轻量级目标检测算法, 存在检测精度不足、推理速度慢等问题. 针对以上问题, 本文提出一种基于全局上下文增强的稀疏卷积电网防外力破坏检测算法Fast-YOLOv5. 基于YOLOv5算法, 设计了FasterNet+网络作为新的特征提取网络, 在保持检测精度的同时, 提升模型的推理速度, 并降低计算复杂度; 在算法的瓶颈层中, 设计了具有高效通道注意力的ECAFN模块, 通过自适应地校准通道方向上的特征响应, 高效获取跨通道的交互信息来提升检测效果, 并进一步减少参数量和计算量; 提出了具有上下文增强的稀疏卷积网络SCN替换模型的检测层, 通过捕获全局上下文信息来增强前景焦点特征, 提高模型的预测能力. 实验结果表明, 改进后的模型与原模型相比, 精度提升了1.9%, 检测速度提升了1倍, 达到56.2 f/s, 参数量和计算量分别下降了50%和53%, 更符合输电线路高效检测的要求.