基于深度学习增强的LSD杆塔倾斜度检测

杆塔的倾倒会对整个电网产生严重的破坏并威胁周围居民的生命安全,电力巡检无人机利用计算机视觉对杆塔进行巡检既节省了人力资源又显著地提高了电网的巡检效率.为了国网巡检人员在杆塔倾倒前及时得到预警,对电力巡检无人机中的基于计算机视觉的杆塔倾斜检测算法进行了研究,设计了一种基于YOLOv3的深度神经网络结合LSD线段提取方法对杆塔的倾斜进行检测.利用在山西电网无人机实际巡检的杆塔图片制作杆塔的VOC2007数据集并利用YOLOv3神经网络对杆塔进行目标检测,并将检测后得到的Bounding box根据网络训练后的mIOU参数进行微调后作为LSD检测的ROI.接着,该方法在ROI中将检测的线段进行过滤和融合,根据杆塔特点进行杆塔的二次识别.最后利用得到的杆塔外边线做出该方向上的杆塔中线并计算杆塔在该方向的倾斜度.该文中实验利用山西国网电力公司提供的数据进行验证,结果表明,杆塔的倾斜检测效果在各种拍摄高度和背景干扰下都较为精确,杆塔目标的正确识别率达到97％,倾斜度检测平均误差小于0.85°.     

四旋翼无人机新工科人才培养的教学探索

近年来无人机技术及市场发展迅速,年复合增速达60%呈井喷式增长,导致各行业对无人机技术人才产生巨大需求。针对无人机技术人才短缺,提出一种“一论二仿三实践”的无人机新教学体系,探索新工科背景下四旋翼无人机综合性实践人才培养机制。通过以四旋翼无人机应用的理论知识为基础,学生自主搭建无人机数字仿真平台,小组形式实操四旋翼无人机飞行等教学活动,形成一套“1+1+1>3”的新教学模式。     

基于相位补偿的配电网30°合环环流抑制技术

随着经济社会的发展,对配电网供电可靠性的要求日益增高,研究存在电压相位差的电网合环问题,抑制合环过程中产生的环流,具有重要的应用价值。针对存在30°相位差的35 kV电网合环问题展开研究,使用串联变压器和四象限变流器分别进行静态、动态电压补偿。基于电压矢量叠加原理,设计串联移相变压器以补偿两进线端之间的电压差,与传统全功率移相变压器相比,所需变压器容量减半,使成本大幅降低。同时采用四象限变流器进行电压动态补偿,实现电压和相位的在线精准调节。设计在线合环策略,寻找最佳合环点自动合环,实现在线不停电倒负荷,有效改善电网电能质量及供电稳定性,提高配电网合环过程智能化水平。     

EDLine与改进光流法线路异物智能检测

为提高无人机电力故障巡检效率,提出一种结合边缘绘制线(edge drawing line,EDLine)特征提取算法与改进光流法的输电线路异物智能检测方法。鉴于背景纹理对航拍图像的影响,研究一种基于矩阵的线段融合算法以解决EDLine线段检测的断续问题,根据多特征约束提取输电线路区域。为有效识别异物,利用动量因子改进光流算法迭代收敛速度,根据光流信息检测异物故障。对无人机巡检图像的测试结果表明,该方法在复杂背景或异物不明显时均可有效检测出异物。提出检测算法准确度高、鲁棒性强,保证巡检的时效性。     

新工科背景下的水下机器人实践教学平台

在“新工科”背景下,为综合培养工科专业实践型人才,高校的传统工科教育急需改革创新。以深化创新实践教学方法为核心思想,基于智能水下机器人平台,面向自动化专业学生开设创新实践课程。学生将完成基于水下视觉跟踪的导向性任务,使课程实现理论与实践结合的新型教学模式。实践表明,教学平台结合前沿研究和实际工程问题,能有效激发学生志趣、培养学生工程素养和研究创新思维。     

计及配电网馈线约束的电动汽车优化调度研究

随着配电网的迅速发展,其以电动汽车为代表的柔性负荷大量并入配电网,给配电网的优化运行带来挑战,电动汽车的无序充电行为会导致电力损失、电压跌落和馈线过载等一系列问题。以电动汽车充电费用和电池衰减成本以及系统发电成本最低为目标,并考虑配电网的馈线容量耦合约束,提出了一种基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的电动汽车分散式优化调度策略。在仿真案例中验证了所提算法的最优性,并表明了该方法能够有效地解决配电网馈线过载问题。