检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2024年

作者：熊伟路鑫邱维进王平强华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室

针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题，提出一种基于改进YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先，在主干网络引入CAF（Convolution and Attention Fusion）模块，增强全局和局部特征的... 详细信息

针对当前绝缘子表面缺陷识别存在的图像背景复杂、缺陷小目标识别效果差的问题，提出一种基于改进YOLOv8的输电线路绝缘子表面缺陷识别算法。首先，在主干网络引入CAF（Convolution and Attention Fusion）模块，增强全局和局部特征的提取能力；其次，在模型的颈部网络增加GD（Gather-and-Distribute）机制，提升小目标检测能力；最后，采用ATFL（Adaptive Threshold Focal Loss）分类损失函数，削弱复杂背景对小目标检测的干扰，引入PIOU（Powerful Intersection over Union）边界框损失函数，提高识别精度。实验结果表明，该算法的mAP50达到94.1%，相较于基线模型提高了3.1%，且性能优于最近的YOLOv9s、YOLOv10s、YOLOv10m等算法。

关键词：目标检测绝缘子表面缺陷识别小目标卷积和注意力融合边界框损失函数分类损失函数

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基于密度感知和自注意力的点云分割算法

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激光与光电子学进展 2023年

作者：鲁斌刘亚伟张宇航杨振宇华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室

针对现有三维点云语义分割算法对点间密度信息以及空间位置特征利用不充分的问题，提出一种基于密度感知和自注意力机制的三维点云语义分割算法。首先，基于自适应K近邻算法和局部密度位置编码构建密度感知卷积模块，有效提取点间关键... 详细信息

针对现有三维点云语义分割算法对点间密度信息以及空间位置特征利用不充分的问题，提出一种基于密度感知和自注意力机制的三维点云语义分割算法。首先，基于自适应K近邻算法和局部密度位置编码构建密度感知卷积模块，有效提取点间关键密度信息，加强初始输入特征的信息表达深度，提升算法捕获局部特征能力。然后，构建空间特征自注意力模块，基于自注意力和空间注意力强化全局上下文信息和空间位置信息的关联性，对全局特征和局部特征进行有效聚合，提取更深层次的上下文特征，有效增强算法的分割性能。最后，在公开S3DIS数据集和ScanNet数据集上进行了广泛的实验，算法的平均交并比精度分别达到了69.11%和72.52%，与其他算法相比有明显提升，实验结果验证了本文算法有着良好的分割性能和泛化性能。

关键词：三维点云语义分割密度信息注意力机制密度位置编码

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结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法

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电力系统保护与控制 2024年第7期52卷 168-178页

作者：王桂兰曾康为刘宏张海晓华北电力大学计算机系河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 国网河北省电力有限公司信息通信分公司河北石家庄050000

分布式能源的日益普及与随之而来更复杂的能源系统结构,极大地增加了传统集中式求解能源协同优化问题的难度与成本。分布式优化方法与复杂的能源结构有良好的适配性,但缺少天然可信的协调中心,存在主体隐私保护困难、主体间交互数据真... 详细信息

分布式能源的日益普及与随之而来更复杂的能源系统结构,极大地增加了传统集中式求解能源协同优化问题的难度与成本。分布式优化方法与复杂的能源结构有良好的适配性,但缺少天然可信的协调中心,存在主体隐私保护困难、主体间交互数据真伪难辨等问题,因此提出了结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法。首先,引入协调者角色组成协调委员会,并利用无偏随机排序算法选取协调者。之后,通过分解协调算法将协调优化问题解耦为上下两层的求解最优值问题,并利用区块链共识算法保障多协调者间可信。然后,设计了双区块链园区综合能源系统数据存储模型,保证数据安全和交易链效率。最后,仿真实验表明结合区块链的园区综合能源系统可信协调优化方法可公平选取协调者,有效实现园区综合能源协同优化、降低节点作恶影响、保护数据隐私,具有较好的鲁棒性和容错性。

关键词：综合能源系统多主体区块链能源协同协调者

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基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络的短期负荷预测

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系统仿真学报 2024年

作者：李丽芬张近月曹旺斌梅华威华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室华北电力大学电子与通信工程系河北省电力物联网技术重点实验室(华北电力大学) 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

负荷预测是保证电力供需平衡的基础，为了提高负荷预测的精度，充分提取负荷与其它特征因素之间的隐藏关系，提出一种基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络(Dual-attention Temporal Convolutional Long Short-term Memory Network，DA... 详细信息

负荷预测是保证电力供需平衡的基础，为了提高负荷预测的精度，充分提取负荷与其它特征因素之间的隐藏关系，提出一种基于双重注意力时间卷积长短期记忆网络(Dual-attention Temporal Convolutional Long Short-term Memory Network，DA-TCLSNet)的负荷预测方法。首先基于最大信息系数法对数据集进行相关性分析完成特征筛选以减少模型的计算量、采用滑动窗构建模型的输入，然后构建DA-TCLSNet预测模型，该模型包括时间卷积层、多头稀疏自注意力层、长短期记忆层和时间模式注意力层。时间卷积层提取不同时间尺度下的依赖关系、挖掘负荷及天气等数据之间的非线性特征；多头稀疏自注意力模块关注重要信息；长短期记忆网络层挖掘时间序列的长期依赖关系；时间模式注意力模块实现自适应学习同一时间步上不同变量间的联系，并通过残差结构连接上述模块以提高模型的表达能力。最后使用多个数据集进行验证，实验结果表明，该方法相比于其它负荷预测方法具有更佳的预测性能。

关键词：负荷预测时间卷积网络注意力残差结构相关性分析

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融合大模型与图神经网络的电力设备缺陷诊断

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计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2643-2655页

作者：李莉时榕良郭旭蒋洪鑫华北电力大学计算机系河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司北京100085

电力系统中不同装置设备的缺陷评级和分析处理常受运维人员主观性影响,导致同一缺陷文本描述出现不同的严重程度评级。专业知识的差异也导致诊断分析差异和诊断效率不同。为提升缺陷诊断的准确性和效率,提出一种基于图神经网络的缺陷文... 详细信息

电力系统中不同装置设备的缺陷评级和分析处理常受运维人员主观性影响,导致同一缺陷文本描述出现不同的严重程度评级。专业知识的差异也导致诊断分析差异和诊断效率不同。为提升缺陷诊断的准确性和效率,提出一种基于图神经网络的缺陷文本评级分类方法和大模型智能诊断分析助手。构建专业词典,使用自然语言处理算法规范化文本描述。通过统计方法,优化缺陷文本的语义表示。集成图注意力神经网络和RoBERTa模型对缺陷文本进行精确评级分类。基于大语言模型Qwen1.5-14B-Chat进行低秩适配(LoRA)微调训练得到电力设备诊断大模型Qwen-ElecDiag,结合检索增强生成技术开发设备缺陷诊断助手。此外,整理提供微调电力设备诊断大模型的指令数据集。对比实验结果表明,提出的基于图神经网络的缺陷评级分类方法在准确性上较最优基准模型BERT提升近8个百分点;诊断助手的电力知识以及缺陷诊断能力得到提升。通过提高缺陷评级的准确率并提供全面专业化诊断建议,不仅提高电力设备运维的智能化水平,也为其他垂直领域的智能运维提供新的解决方案。

关键词：电力系统缺陷诊断图神经网络大语言模型低秩适配(LoRA)微调检索增强生成智能运维

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基于改进YOLOv7的麦穗检测算法

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吉林大学学报（理学版） 2024年第4期62卷 886-894页

作者：陈森徐伟峰王洪涛雷耀华北电力大学(保定)计算机系河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003

针对麦穗数据集中存在的检测目标密集、遮挡、各地区形态不一致现象引起的漏检、模型泛化能力弱等问题,提出一种基于改进YOLOv7的麦穗检测算法.首先,在YOLOv7网络的骨干特征提取网络引入混合注意力机制加强对位置特征的提取,缓解检测目... 详细信息

针对麦穗数据集中存在的检测目标密集、遮挡、各地区形态不一致现象引起的漏检、模型泛化能力弱等问题,提出一种基于改进YOLOv7的麦穗检测算法.首先,在YOLOv7网络的骨干特征提取网络引入混合注意力机制加强对位置特征的提取,缓解检测目标密集导致的漏检问题;其次,在骨干特征提取网络引入能结合不同尺寸的可切换空洞卷积(switchable atrous convolution, SAC),通过增大感受野实现提取不同尺度的特征信息,可有效改善因遮挡现象引起的漏检问题;最后,在特征融合部分引入增量学习模块(example vector correction, EVC),提高模型的鲁棒性和泛化能力.实验结果表明,改进后的麦穗识别算法在全球小麦麦穗数据集的平均目标检测精度与原YOLOv7相比提高了2.11个百分点.

关键词：小麦麦穗检测混合注意力增量学习空洞卷积

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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 131-143页

作者：张冀王文彬余洋华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定)) 河北保定071003

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 详细信息

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。

关键词：光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力特征融合重参数

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数字孪生变电站框架设计与关键技术研究

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工程科学与技术 2023年第6期55卷 15-30页

作者：张冀马也张荣华朵春红华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003

数字孪生(DT)技术的发展给电力系统的智能化管理带来诸多便利,然而作为推动能源电力行业数字化、智能化的关键技术,相关研究与应用还处于初期起步阶段,亟需开展系统性研究,以突破适应能源电力行业特殊性的数字孪生关键技术。为此,本文... 详细信息

数字孪生(DT)技术的发展给电力系统的智能化管理带来诸多便利,然而作为推动能源电力行业数字化、智能化的关键技术,相关研究与应用还处于初期起步阶段,亟需开展系统性研究,以突破适应能源电力行业特殊性的数字孪生关键技术。为此,本文以变电站作为应用场景,首先对变电站运维管理现状进行了分析,指出现阶段存在变电站巡检模式缺陷、模型精度不够、感知参量单一、缺乏对数据的深度挖掘等问题。以此设计了一套涵盖空间信息与设备建模、变电主设备机理建模、智能反馈控制、设备感知网络、基于数据驱动的数字孪生体模型的仿真,以及3维可视化渲染与应用的数字孪生变电站模型框架。然后讨论了变电站数字孪生技术面临的问题与挑战:专业智能研制方面,变电站数字孪生系统对传感器的感知精度、智慧功能集成度、抗干扰能力、功耗以及供能方式等提出更高要求;海量数据存储与计算方面,海量多源异构感知数据如何高效存储与利用,以及如何优化算力资源分配,满足系统实时计算需求;模型研究方面,现有数据驱动模型精度不足,模型不可解释且缺乏论证,影响整个系统的可靠运行;数据方面,如何解决“数据安全”与“数据孤岛”问题;3维虚拟实体构建与动态更新方面,如何低成本快速构建可用的高精度3维变电站模型,以及研究设计3维模型的动态更新算法,以保证孪生系统实时空一致性。进而探讨了解决问题的关键技术:通过感知理论研究与提升制作工艺、结合分布式云存储与云边协同计算、数据驱动与机理知识融合建模、可信联邦学习等先进技术,以及实景3维重建与点云动态可视化等相关技术,在满足隐私保护和数据安全前提下,建立“形”与“态”相融合的变电站数字孪生系统,实现变电站运行状态全感知、全生命周期数据智能管理与高效利用,变电站全业务场景智慧运行。结合数字孪生模型设计与关键技术问题的探讨,给出了一套面向工程应用的数字孪生变电站系统设计方案,重点阐述了包括变电站设备实时监测、设备故障诊断与故障预测、运维决策优化与智能反馈控制等典型的应用场景。

关键词：变电站数字孪生框架设计智能巡检压缩感知融合建模可信联邦学习 3维可视化

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基于精英指导和随机搜索的进化强化学习

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系统仿真学报 2024年

作者：邸剑万雪姜丽梅华北电力大学(保定)计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

近年来，进化强化学习算法因其固有的鲁棒性和并行性而受到广泛关注。然而，目前进化强化学习存在样本效率低、耦合方式单一和收敛性差等问题，这会影响进化强化学习算法的性能和扩展。本文提出了基于精英梯度指导和双重随机搜索的进化... 详细信息

近年来，进化强化学习算法因其固有的鲁棒性和并行性而受到广泛关注。然而，目前进化强化学习存在样本效率低、耦合方式单一和收敛性差等问题，这会影响进化强化学习算法的性能和扩展。本文提出了基于精英梯度指导和双重随机搜索的进化强化学习。首先，通过在强化策略训练时引入携带进化信息的精英策略梯度指导，纠正了强化策略梯度更新的方向。其次，采用双重随机搜索替换原有的进化组件，降低算法复杂性的同时使得策略搜索在参数空间进行有意义和可控的搜索。最后引入完全替换信息交易有效地平衡了强化策略和进化策略的学习和探索。通过连续控制任务中的实验结果表明该方法相比于经典的进化强化学习方法在探索力、鲁棒性和收敛性方面具有一定的提升。

关键词：进化强化学习深度强化学习进化算法连续控制精英梯度指导

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夹具对高压绝缘电缆热学特性影响的有限元分析

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电工技术学报 2022年第1期37卷 283-290页

作者：吕安强李静张振鹏宋贺林晓波华北电力大学电子与通信工程系保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室保定071003 华北电力大学计算机系保定071003 中国电力科学研究院有限公司武汉430074 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司舟山316021

夹具是已敷设高压绝缘电缆线路中的必备组件,为了获得夹具对缆体热学特性的影响,以典型220kV交流单芯交联聚乙烯(XLPE)绝缘电缆为对象进行电热耦合有限元分析。按照国内某市电缆的实际敷设情况,建立电缆在五种不同材料夹具下的二维和三... 详细信息

夹具是已敷设高压绝缘电缆线路中的必备组件,为了获得夹具对缆体热学特性的影响,以典型220kV交流单芯交联聚乙烯(XLPE)绝缘电缆为对象进行电热耦合有限元分析。按照国内某市电缆的实际敷设情况,建立电缆在五种不同材料夹具下的二维和三维电热耦合有限元模型,通过稳态和暂态热力学计算,获得电缆在不同夹具下的载流量和热时间常数;通过计算不同夹具材料和间隔下的电缆温度,得到导体温度在径向和轴向的分布规律,并获得夹具材料和间隔距离与电缆导体温度的关系函数。结果表明,夹具的材料和间隔距离对电缆的载流量和热时间常数都有影响,夹具的热导率和间隔距离都存在一个临界值,在该值两侧导体温度变化存在较大差异。该文研究可为电缆的施工和运维提供理论和数据支持。

关键词：夹具高压电缆载流量热时间常数有限元

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