基于自监督学习的输电线路螺栓螺母异常检测技术

针对输电线路螺栓螺母异常检测问题,对无标签螺栓数据训练深度学习预训练模型进行了研究,首次采用了自监督学习的方法,使用大量无标签数据集进行学习,首先,使用少量带标签的螺栓目标检测数据集训练目标检测模型,推理获取大量的单图无标签螺栓数据集,然后,采用自监督学习方法通过单图无标签螺栓数据集训练螺栓预训练大模型并获取可视化的螺栓注意力图,最后通过实验对比螺栓预训练大模型在螺栓分类和检索任务中与非预训练模型的效果,实验结果表明无标签数据得到的预训练大模型可以注意到螺杆、螺母、连接件的位置,进一步表明螺栓预训练大模型在分类任务中准确率提升了2%到7%,在螺栓检索任务中平均精度提升了8%。     

架空输电线路的常见故障分析与预防措施

为解决架空输电线路故障高发,影响电能可靠输送,威胁电力系统安全稳定运行的问题,对输电线路常见故障进行研究,分析自然因素、外力破坏、组立杆塔等故障原因,并提出多种有针对性的预防措施,以期为相关人员提供参考。     

基于改进灰色聚类法的配电网供电分区方法

供电区域分类是配电网规划建设的重要基础性工作,划分结果会直接影响电网建设的投资规模,因此供电区域的科学、合理分类有助于制定差异化的配电网规划目标和规划方案,兼顾可靠性和经济性要求,提高配电网全寿命周期效益.综合考虑各地的发展水平、建设水平、负荷水平3个方面后,建立了较完整的供电区域划分指标体系,根据相关指标数据,采用基于改进型白化权函数的灰色聚类法对配电网进行分区,其中综合应用层次分析法和熵权法得到了指标权重.对河南省某市进行供电分区的结果表明该方法的有效性.     

基于RTK定位技术的输电线路紧线施工无人机实时弧垂测量系统研究及应用

目前,架空输电线路的施工过程中,弧垂观测主要采用等长法、异长法和角度法等3种人工观测方式,其测量的结果会受观测人员的经验知识、操作技能、作业规范程度等人为因素的影响,存在一定的局限性。本研究是基于RTK定位的输电线路紧线施工无人机实时弧垂测量系统,可以替代传统的人工观测方法,有利于提高弧垂测量的自动化和智能化程度,实现提质增效,推动架空输电线路施工技术向高精度、自动化、智能化方向发展,提升架空输电线路的施工效率,缩短施工工期,满足我国日益增长的用电需求,为经济发展和社会生活提供有力保障。