期刊,高电压技术 2024年卷5期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

高电压技术

中国电力科学研究院　中国电机工程学会

主办单位：中国电力科学研究院　中国电机工程学会

主　　编：杨迎建

出版周期：月刊

国际刊号：1003-6520

电子邮箱：hve@sgepri.sgcc.com.cn

电　　话：027-59835528

邮政编码：430074

地　　址：湖北省武汉市珞瑜路143号武汉高压研究所

高电压技术/Journal High Voltage EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI

查看更多>>本刊为国内外唯一集中、全面地反映当前高电压技术领域科技信息的专业技术刊物，国内外公开发行，是国务院学位办审定的中文重要期刊、中文核心期刊，EI page one和《科技文献通报》收录期刊。本刊根据电力生产、建设、科研、教学需要提供导向性、实用性信息及技术措施，推广实用技术的成果，为我国科技发展、领导决策、促进生产发挥接口、载体和桥梁作用。本刊报道内容包括高压设备、输电线路、系统暂态、测试工程、电磁、城网供电、电力电子等及生态环保生物医疗等边缘、交叉学科。既有基础理论研究也有工程实践应用。本刊读者对象为电力系统生产、建设、运行、管理部门及相关产业科研、设计、制造单位的领导、科技人员、大专院校师生及其他相关工程技术人员。

正式出版

收录年代

大模型时代:电力视觉技术新起点

赵振兵冯烁席悦张靖梁...

1813-1825页

查看更多>>摘要：随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用.随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点.该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的 3 重能力边界问题.从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出 4 种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界.最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望.

关键词：

电力视觉视觉大模型目标检测图像分割深度学习图像处理

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万方数据

基于图像感知的输电线路智能巡检综述

黄新波

1826-1841,中插1-中插5页

查看更多>>摘要：输电线路是电网建设的重要组成部分,定期巡检对于确保输电线路的稳定运行至关重要.文中围绕输电线路智能巡检需求,首先梳理了输电线路不同的巡检方法,介绍了智能巡检中所需的系统框架设备以及智能算法;重点总结了基于传统图像处理和深度学习的智能巡检方法;其次针对输电线路中存在的各种不同故障总结了相关的智能巡检方法,并且通过评价指标进行了对比分析;最后梳理了研究难点,对基于深度学习方法的输电线路巡检发展趋势进行了展望,所提出和总结的输电线路智能巡检方法具有多方面的指导意义.

关键词：

输电线路图像感知深度学习智能巡检故障检测

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万方数据

基于计算机视觉的电力作业人员行为分析研究现状与展望

闫云凤陈汐金浩远齐冬莲...

1842-1854页

查看更多>>摘要：电力作业人员的有效监管是保障电力安全生产的基础.该文对电力视频中作业人员的行为识别研究进行了归类总结,涵盖静态行为分析(穿戴分析、动作分析和组合分析)和动态行为分析(复杂动作、时序行为和行为预测等);详细综述了电力作业行为分析中的核心算法模块,包括目标检测、姿态估计和视频跟踪等;论述了电力作业行为识别在算法高效性、鲁棒性、灵活性等方面所面临的应用难点和挑战,并展望了电力作业行为智能监控领域的未来发展方向,特别强调了在软硬件结合、通用大模型、生成式人工智能方面进行技术创新和改进所蕴含的潜在机会.

关键词：

行为分析视觉理解电力监控目标检测姿态估计视频跟踪行为预测

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万方数据

基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别

颜宏文万俊杰潘志敏章健军...

1855-1864页

查看更多>>摘要：为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进 YOLOv5-LITE 轻量级的配电组件缺陷识别方法.为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用 ShuffleNetV2 作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleNetV2的1024卷积和5×5池化,采用全局平均池化操作替代,降低网络参数量,提升模型检测速度;通过引入有利于细粒度目标检测的152×152特征层,实现了对大、中、小尺度的缺陷检测;在PANet架构中采用深度可分离卷积代替下采样使得网络更加轻量化.实验结果表明:该方法能够识别电缆脱离垫片、电缆与绝缘子脱落、无环绝缘子 3 种缺陷,其检测精度分别达到 92%、95%、95%,网络参数量约为YOLOv5的1/4,检测速度达到2 ms/张.所提出的方法具有实时性、准确率高、轻量化等特点.

关键词：

目标检测YOLOv5ShuffleNetV2轻量化配电线路缺陷识别

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万方数据

基于FasterNet和YOLOv5改进的玻璃绝缘子自爆缺陷快速检测方法

邬开俊徐泽浩单宏全

1865-1876页

查看更多>>摘要：为了实现对电力输电线路中绝缘子缺陷实时快速的巡检需求,提出了一种结合 FasterNet-tiny 和YOLOv5-s-v6.1 网络模型改进的缺陷快速检测算法 FasterNet-YOLOv5.首先引入参数量小推理速度更快的FasterNet网络替换原先的CSPDarkNet53主干网络,加快网络的检测速度.然后结合由GhostNetv2网络提出的解耦全连接注意力机制(decoupled fully connected,DFC),在主干特征提取网络中设计了DFC-FasterNet模块,模块中的DFC Attention机制可以在特征提取过程中增大感受野,提升网络的检测精度.最后针对玻璃绝缘子自爆缺陷目标较小和背景较复杂的情况,重新设计Neck模块,提出BiFPN-F特征融合模块,使网络更精确地定位绝缘子缺陷区域.实验结果表明:改进后的算法可以快速精准定位,其均值平均精度(mean average precision,mAP)达到93.3%,相较于改进前提升 5.67%,检测速度达到 45.7 Hz,较改进前提升近 1 倍.同时与最新的 YOLOv8n 和YOLOv7-tiny相比,改进后的FasterNet-YOLOv5在自爆缺陷上的检测精度和速度更具优势,该文所提算法能够更快速地对绝缘子及其自爆缺陷实时定位识别.

关键词：

缺陷检测BiFPN-FFasterNetYOLOv5sDFCAttentionPConv

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万方数据

输电线路雷电绕击风险评估多源数据融合可视化方法

杜勇黄良灿沈小军辛巍...

1877-1888,中插6-中插7页

查看更多>>摘要：直观描述超/特高压输电线路的绕击风险分布,展现线路结构、地形地貌、雷电活动等复杂因素的交互关系具有重要的价值,相关研究亟待深化.该文开展了绕击风险评估多源数据融合可视化方法研究.基于输电通道点云数据、EGM模型参数、绕击闪络率等多源数据特征分析,借鉴"以数生智"认知过程,提出了一种数据融合3维可视化框架及关键技术.该方法采用"档距-导线-断面-计算点-暴露弧"层级数据结构,按层级关联整合不同维度表达需求的数据,基于输电通道激光雷达点云空间开展以暴露弧为载体的绕击风险机理可视化,实现绕击闪络率、屏蔽机理、雷电流幅值等多源信息的综合立体展示,通过支持对限定条件的响应,实现了绕击故障分析应用.某500 kV线路档距案例应用结果表明:融合可视化能够发挥3维视图多尺度、多视角的优势,通过暴露弧与点云数据的信息互补,从机理层面揭示避雷线、地面对导线的屏蔽作用,提升数据展示的全面性、直观性.

关键词：

输电线路雷电绕击多源数据信息融合3维可视化

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万方数据

基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷程度检测

陈奎贾立娇刘晓方永丽...

1889-1899,中插8页

查看更多>>摘要：针对绝缘子不同程度缺陷特征相似、像素信息少、不同程度缺陷检测效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷程度检测网络(multi-scale feature fusion defect degree detection network,MFFD3Net).该网络采用重构的ResNeSt50 架构提高了对绝缘子缺陷程度数据集的特征提取能力.设计了基于反卷积的多尺度特征融合模块,丰富了不同尺寸特征图的表达能力,提高了对不同尺度目标的检测性能.同时,在输入检测模块的浅层特征图后增加多感受野的特征提取模块(receptive field block,RFB),使得更多绝缘子缺陷信息进入有效感受野,对最终特征图产生影响,提升不同程度绝缘子缺陷的检测精度.MFFD3Net 在绝缘子缺陷程度数据集上的全类平均精度达到 85.02%,其中绝缘子轻微破损与绝缘子轻微闪络小目标的检测精度分别为 78.37%、79.98%,能够完成不同程度绝缘子缺陷的识别与定位.因此,该文提出的MFFD3Net对于完善电力系统故障预警、保障电网安全稳定运行具有重要意义.

关键词：

绝缘子缺陷程度检测ResNeSt50特征提取模块感受野

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万方数据

基于域随机化的绝缘子缺损数据自动生成与评价方法

刘庆臻刘亚东严英杰姜骞...

1900-1912页

查看更多>>摘要：机器代人巡检已逐步在电力巡检场景中得到广泛应用,绝缘子作为维护电力系统安全可靠稳定运行的重要设备,对其缺陷进行准确有效检测具有重要意义.绝缘子缺损识别是绝缘子缺陷检测中的重要任务,针对当前绝缘子缺损数据样本较少且样本不平衡,模型泛化能力差、数据标注不精确的问题,该文提出基于域随机化的缺损样本自动生成框架与样本图像质量评估方法,在虚拟域到真实域的绝缘子缺损检测域适应问题上取得了较好的效果,并基于该方法生成图像标注数据供开源使用.该文提出的域随机化数据生成方法首先基于程序化建模生成结构可调的绝缘子伞盘模型并基于纹理噪声模型建立了包含陶瓷绝缘子常见色彩、纹理信息的程序化纹理模型,进而基于网格噪声模型建立了绝缘子缺损切割模块,随后通过域随机化生成完整的绝缘子结构、纹理模型、缺损结构、背景信息与场景物体.在图像渲染和自动标注环节,首先基于相机对准与能见度自动生成与调整拍摄点及相机参数,进而提出了基于光线投射方法建立数据标注类别判定方法,设置实例对应的图像渲染通道进行图像渲染,完成批量数据生成.该文采用域随机化生成的3000张虚拟数据在不修改YOLO V5网络结构、模型参数的基础上训练模型,在 300 张真实绝缘子缺损图像上进行测试,正常绝缘子识别准确率达到 97.8%,召回率 92.1%,缺损绝缘子识别准确率 79.0%,召回率 75.9%,各检测类别的准确率和召回率均高于基于 400 张真实图像训练得到的检测模型的推理结果.该文提出的图像样本质量评估方法考虑了与真实域数据的相似度和样本在数据集中的独立性,将所得评价结果代入损失函数权重计算,进一步提升了推理结果,缺损绝缘子识别准确率 85.3%,召回率77.8%.

关键词：

域随机化域适应绝缘子缺损检测图像质量评估合成数据3维建模

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万方数据

基于声阵列时空关联特征融合的不平衡局部放电类型识别方法

王红霞王波张嘉鑫尚宇炜...

1913-1922页

查看更多>>摘要：麦克风阵列能非接触且灵活地对电力设备局部放电现象进行检测,但现有方法对麦克风阵列的数据特点考虑不足,对局放类型识别的研究不足.针对麦克风阵列数据的关联性特征和不平衡分布特点,首先对麦克风阵列数据的时间关联性和空间关联性特征进行深入分析.然后,以1维卷积神经网络和压缩-激活关联性挖掘方法为基础,提出基于时空关联特征融合的声阵列数据局部放电类型识别模型.最后,针对麦克风阵列数据类别间分布不平衡问题,使用损失函数调整法和数据分布调整法进行应对.仿真结果表明:相对不考虑关联性的方法,该文所提方法的精确率、召回率提升均大于12%;相对不考虑样本不均衡性方法,该文所用方法在精确率和召回率均提高大于60%,验证了基于声阵列数据的局放类型识别中考虑数据关联性和不平衡性的必要性.

关键词：

声阵列局部放电时空关联性特征融合不平衡数据

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万方数据

电力设备缺陷文本的双通道语义增强网络挖掘方法

张宇波王有元梁玄鸿夏宇...

1923-1932页

查看更多>>摘要：电力设备运维环节积累的缺陷文本可指导设备的状态评价和检修工作.然而缺陷文本结构多样且背景噪声强,导致智能挖掘信息的难度大.针对该问题,提出了基于双通道语义增强网络的电力设备缺陷文本挖掘方法.首先,分析缺陷文本的内容,结合自然语言处理方法预处理缺陷文本.利用Glove词向量嵌入模型将缺陷文本映射至数值空间表征语义.然后,基于词移距离构建缺陷文本的增强文本,通过含注意力机制的双向长短时记忆神经网络分别提取缺陷文本和增强文本的特征,进而在网络末端融合特征实现关键信息加强,提升模型分类性能.实例表明,所提双通道语义增强网络的分类Macro-F1指标相比于传统机器学习方法、单通道深度学习方法至少提高6.2%、5.2%,同时所提方法为实现图像、文本等多源运维数据的特征增强提供新思路.

关键词：

缺陷文本信息智能挖掘词移距离双通道语义增强网络特征融合

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