简介:摘要:本文分析了目标检测算法YOLOv5网络结构的优缺点,提出了一种轻量化网络模型YOLOv5s-lite,对原来的YOLOv5s进行了模型加速,用分组卷积、深度可分离卷积和通道混洗操作代替网络中部分普通卷积,并在自制的螺栓模板数据集上验证了检测性能和模型复杂度,在基本不改变检测精度的情况下将网络模型减小了将近一半。
简介:为了提高智能电网信息空间的主动防御能力,需要深入分析电力系统网络安全态势的感知与预测方法。在对电力SCADA系统受到的攻击方式分析的基础上,提出一种智能电网安全态势感知评估预测模型。在态势理解阶段中,采用类比于人工免疫原理的网络安全实时风险检测方法,建立关于抗体的克隆选择、学习机制以及生命周期模型,提出一种建立在抗体浓度基础上的网络安全风险预测模型;在态势预测阶段中,运用灰色关联度分析,结合灰色预测、神经网络与Kalman滤波,得出了以信息融合为基础的组合式预测方法。算例仿真结果表明,组合预测方法不仅能对当前电力系统所处的安全态势和发展情况进行有效描述,而且其预测精确度也高于单一的预测模型。
简介:摘要智能感知系统可实现供电设备和低压电网状态信息高频度同步采集,同时具备基于硬件的变、线、户供电网络自动识别技术,结合主站系统对高速同步采集数据的供电网络拓扑算法模型分析,可准确识别变、线、户对应的拓扑关系。基于准确稳定的变、线、户网络拓扑关系和高频同步采集的节点数据信息,主站系统可测算出台区线损曲线。通过分相采集及计算将实现将台区线损数据分相化,通过分支、表箱等采样节点将台区线损数据分段化,精确算出末端电网的线损分布。基于智能感知系统的高频同步技术及精准的识别变、线、户拓扑关系技术,根据同步采集各节点的相关数据,可准确计算出低压出线线路中的回路阻抗,预警感知低压出线回路中接触不良节点,以达到预防用电事故,防止造成财产损失的目的;基于智能感知系统,当电表发生停走、飞走、停电等故障时,或现场用户发生窃电行为时,智能感知系统可快速侦测,并锁定位置。相关人员可根据智能感知系统推送的故障通知,快速检修排查,提升服务质量。
简介:摘要:全息感知技术是20世纪70年代中期在美国兴起的一门新兴产业,该行业以计算机、光学和生物等为基础,利用激光干涉仪进行测量物体表面的各种形态特征。通过记录采集到被监测物光波信息来实现对人眼观察以及其他事物和环境变化。随着现代科学技术高速发展及人们生活质量水平不断提高与科技进步所带来人类社会经济活动日益广泛地推动了人类生产生活向更高端方向发展。本文就全息感知环网柜(箱)的设计进行分析,在与传统网柜(箱)的对比下,分析其设计优势