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动作时序配合直接影响安全稳控系统的动作准确性,在安全稳控系统设计时,若动作时序配合与系统耦合性不足,在实际运行时可能会出现误动作,导致直流输送段或直流接受端出现严重损坏.通过稳控一次、二次判据时 序的配合与优化,稳控数据调用的有效性辨识与优化,故障演化过程稳控装置动作时序配合与优化,对动作时序配合进行优化,实现安全稳控系统设计的完善. 相似文献
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根据点阵理论,提出一类边缘可为任意曲线的平面砖,其可无缝铺设无限大平面.基础平面砖TE可顺特定两轴方向平移铺排;多重平面砖TN、TNX和TNX/2须多重拼合成TE后再平移铺排.所有TE必基于平面点阵的基形P(平行四或六边形).P的变形通过"等盈亏"(EGL)操作实现,得到多种EGLP.由P或一些EGLP按"过轴心N分割"规则形成的N个同形状的凸角x边形(x=3,4,5,6)可作为TN的基形G.以上也可分割出等边多边形和半等边多边形以作为TNX和TNX/2的基形.所有基形的曲线化均可通过相应的EGL操作实现.由此人们可任意设计出各种形状的T以赋予其不同拼合性能、艺术风格和对称性. 相似文献
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电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略(Stage input fusion strategy, SIFS),充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块(Stage attention module,SAM)聚焦电力线特征,从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明,该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。 相似文献
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为了满足水库漂浮物强监管的需求,发挥水库水雨情视频监控的优势,将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先,通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后,提出改进的加权代价函数,以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明,通过规范采集与多种数据增强建立的数据集,以及改进的加权代价函数,提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%,通过微信企业号实现的移动监管,可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。 相似文献
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