基于卷积神经网络的烟火智能识别算法应用研究

事实证明,将深度学习与烟火检测结合所得智能算法,具有成本低、智能水平高以及覆盖范围大的优点,通常只需借助普通相机便能够做到精准检测并识别不同形态的烟火,现已在很多领域得到推广。该文以该算法的应用为研究重点,在对研究背景、算法理论进行介绍的基础上,详细说明了模型建立过程,并对该模型所具有可靠性进行了检测。结果表明,该算法所具有平均精度较传统算法提高了约5.5%,对该算法加以应用可使烟火预警以及险情跟踪等工作得到高效开展,确保人员得到及时救助,与此同时,相关机构对事故灾害进行管理的能力也会得到显著提升。     

三相不平衡对配网变压器效率影响分析

根据变压器效率的计算公式,指出降低铜损是提高变压器效率的关键。针对铜损的两大组成部分,即绕组的直流电阻损耗及漏磁场引起的涡流损耗,分析了三相不平衡对两者的影响,得出了三相不平衡度越大,损耗越大的结论。同时,提出了提高变压器运行效率的措施,对于配电运维单位做好变压器的监测维护工作有一定的参考价值。