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期刊信息/Journal information
四川电力技术
四川电力技术

胡灿

双月刊

1003-6954

cdscdljs@163.com

028-87082037

610072

成都青华路24号

四川电力技术/Journal Sichuan Electric Power Technology
查看更多>>本刊是四川电力公司主管下、由四川省电机工程学会和四川电力试验研究院联合主办的国内外公开发行的电力科学技术性双月刊，持有国家统一刊号（CN51-1315/TM）及国际刊号（ISSN1003-6954）。期刊重点是围绕电力工业发展中亟待解决的问题，紧跟国内外电力科技前沿，反映最新科研成果和技术革新。期刊入编《中国核心期刊(遴选)数据库》、《万方数据数字化期刊网入网期刊》、《中国期刊网入编期刊》、《北极星》网站等。
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收录年代

    二次回路直流电缆PVC绝缘材料热老化特征研究

    朱军黎柏城朱琐张鑫...
    74-80页
    查看更多>>摘要：二次回路直流电缆老化会严重影响变电站安全运行.对电缆的聚氯乙烯(PVC)绝缘材料进行人工加速老化,经过不同温度和老化时间,采用热失重和傅里叶红外光谱对老化样本进行分析,探究其在不同条件下的老化特性.结果表明在PVC热失重的两个阶段,当老化温度相同时,延长老化时间会使PVC树脂在热失重第一阶段损耗增加、残留物减少,尤其是老化温度为120℃或130℃时这类变化趋势更加明显.傅里叶红外图像证实提高热老化温度和延长热老化时间会导致PVC电缆中甲基、亚甲基、羟基、碳碳双键等官能团增多,特别是当老化温度为 120℃及以上时增加趋势更为明显,且随老化时间的延长呈加速趋势.因此当温度达到 120℃时,二次回路直流电缆PVC绝缘材料将呈老化加速趋势.

    二次回路PVC电缆热失重老化

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    • 维普
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    ±1100 kV特高压直流输电线路重冰区绝缘设计

    盛道伟梁明唐巍
    81-85页
    查看更多>>摘要：±1100 kV特高压直流线路由于输送距离远、沿途气象条件复杂,存在覆冰、污秽区,是线路外绝缘研究领域的难点.在分析覆冰、污秽条件直流外绝缘闪络特性的基础上,依据中国电力科学研究院的全尺寸覆冰闪络特性研究成果,对重冰区±1100 kV直流输电线路绝缘子型式及绝缘子片数选择进行推导研究,推荐了基于年度等值盐密及饱和等值盐密的绝缘配置方案.同时,探讨了多串绝缘子并联条件对绝缘冰闪电压影响.

    重冰区±1100kV特高压直流绝缘设计

      原文链接:
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    电缆接地故障火灾数值模拟研究

    唐鹏宇裴山山彭雨唐滔...
    86-91页
    查看更多>>摘要：由于城市地下电缆空间狭长,防范电力电缆隧道火灾威胁城市电网安全意义重大.针对配电电缆同沟混合敷设的情况下电缆故障起火并引发电网故障,运用火灾动力学模拟工具,探究了电缆隧道狭长受限空间中电缆绝缘层内热源燃烧的火灾动态演变特性.研究结果对预防电缆隧道火灾以及防止火情扩散,保护人民群众的生命财产安全都具有重要的实际意义.

    电缆隧道FDS火灾仿真温度分布烟气蔓延

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    基于改进SOLOv2和虚拟数据增强的输电线路实例分割模型

    吕磊霍耀冉唐震宇肖钰皓...
    92-100页
    查看更多>>摘要：针对目前将绝缘子自爆缺陷检测和输电线、杆塔检测视作为两个独立的任务,存在对缺陷以及场景理解不充分的问题.提出一种改进的SOLOv2 的实例分割方法,可以在航拍图像中同时检视正常绝缘子、自爆缺陷绝缘子、杆塔和输电线.由于绝缘子,杆塔、输电线之间的长径比相差巨大,该方法使用HRNet替代原始SOLOv2 中的ResNet+RPN结构,可以更好地实现多尺度检测,并且在残差结构中引入了可变形卷积,可更好地检测形状细长的绝缘子和输电线.此外,为了提高数据标注工作效率、扩大数据量并节约时间成本,利用虚幻引擎和AirSim自动生成数据集标签的功能,制作了部分虚拟数据集以增强真实数据集.经过实验测试,在构建的数据集中,所提出的方法相较于原始的SOLOv2 在平均准确率上提升了 8.7%,在平均交并比上提升了 8.5%,也优于其他现有实例分割方法.

    输电线和杆塔检测绝缘子自爆缺陷检测SOLOv2HRNet实例分割

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    • NETL
    • NSTL
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    基于YOLOv5的作业人员违规穿戴手套情况检测

    陈亮高杰李诚
    101-107页
    查看更多>>摘要：针对作业人员违规穿戴手套情况检测问题,首先,采用高精度YOLOv5 作为目标检测框架,并对其骨干网络进行了修改以提高其小目标识别能力;然后,在其强大的小目标识别能力的基础上增加了注意力机制(视觉Transform-er)模块以提高整体识别精度,同时替换了原始的损失函数以进一步提高识别速度和准确率;最后,在采集的作业人员施工数据集上进行训练验证.实验结果表明,与原网络相比所提出的优化YOLOv5 结构在验证数据集上的准确率显著提高,平均识别准确率能达到 95%.

    目标检测YOLOv5卷积网络注意力机制CIoU损失函数

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    2024年《四川电力技术》总目录

    108-110页
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