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配电网台区关系识别在多个领域有着重要应用,如果台户关系不准确,会对电网线损分析、数据采集成功率、停电区域预判、三相不平衡治理、费控等一系列问题造成影响,这些问题与电力企业和用户的利益紧密相关。文中基于智能电能表采集的数据,提出了一种新的台户识别算法。该算法采用数据预处理提高数据质量、采用平均值克服延时的影响、结合方差进一步提高辨识质量,较传统算法数据计算量至少降低两个量级,能够识别出台户关系中对应的相位关系,且识别准确率更高。在大数据平台上运行该算法计算48个台区实际数据的台户关系,运行结果证明本算法单次计算准确率达到99%以上,累计识别准确率达100%,可以直接投入电网中使用,解决配电网台户关系识别困难的问题。 相似文献
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目的 目前,许多图像分割算法对含有丰富纹理信息的图像的分割效果并不理想,尤其是在不同纹理的边缘信息的保持方面。为了解决这一问题,提出一种基于连续纹理梯度信息的各向异性图像分割算法。方法 在分水岭算法的基础上,引入纹理梯度各向异性算法,能够在避免纹理信息影响分割效果的前提下,最大限度地保证纹理边缘信息的完整。针对纹理特征数据敏感的特性,本文将离散的图像高度信息映射到连续的纹理梯度空间,能够有效减少由细小差异造成的过分割现象。结果 本文方法在BSD500 Dataset和Stanford Background Dataset中选择了大量的纹理信息丰富的图片与最新的分割算法进行了实验与对比。本文方法在分割效果(降低过分割现象)、保持边缘信息和分割准确率等方面均获得明显改进,并在图像分割的平均准确率方面与最新算法进行比较发现,本文算法的平均分割准确率达到90.9%,明显超过了其他最新算法,验证了本文方法的有效性。结论 本文提出的基于分水岭的纹理梯度各向异性算法对纹理图像的分割具有保边和准确的特点,采用连续梯度空间的方法能够有效地减少传统分水岭算法的过分割现象。本文方法主要适用于纹理信息丰富(自然纹理和人工纹理)的图片。 相似文献
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为了准确抓取低压混装台区HPLC模块通信故障原因,提升数据采集成功率,设计了一种基于高速电力线载波(HPLC)技术的智能电表通信模块状态监测装置。该装置安装于HPLC通信模块和智能电表或集中器之间,通过载波实时自动监听不同厂家的通信模块运行状态信息、通信报文信息和网络噪声信息等,并将携带全网络统一时标的信息实时写入所带的非易失存储器中,利用软件对存储日志进行自动化解析,按照流程来判别故障原因。将该装置应用于异常台区,精准定位了网络故障原因,提高了采集成功率,验证了其实用性。 相似文献
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