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题名基于深层知识的继电保护隐性故障识别方法
被引量：3
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作者
周若萌
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机构
国网上海市电力公司市南供电公司
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出处
《自动化应用》
2022年第4期130-132,共3页
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文摘
为提高隐性故障识别准确率,保证继电保护的安全、稳定运行,开展基于深层知识的继电保护隐性故障识别方法设计研究。将全站继电保护节点进行环形闭锁全局设计,获取继电保护运行隐性故障信息;引进深度知识理论,提取语义网中存储的web数据,建立隐性故障信息之间的语义关系,构建针对隐性故障信息的深层知识诊断规则;通过定量分析的方式,实现对继电保护隐性故障在线诊断与识别定位。设计对比实验证明,设计的隐性故障识别方法,不仅可以实现继电保护区段隐性的识别,同时相比于传统方法,还可以实现进行区段隐性故障节点的精准识别。
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关键词
深层知识
继电保护
故障诊断规则
识别方法
隐性故障
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多摄像头联动跟踪图像物料重识别方法
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作者
陈雪文
周若萌
刘佳
江璐璐
张华强
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机构
国网江西省电力物资有限公司
国网上海市南供电公司
安徽继远软件有限公司
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出处
《信息技术》
2023年第4期161-166,共6页
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文摘
为保证入库物资能够严格按照规定仓位进行存储,提出基于CNN的多摄像头联动跟踪图像物料重识别方法。分析膨胀、腐蚀操作过程,经过形态开、闭运算,过滤跟踪图像噪声,将阈值分割与归一化颜色模型相结合,分离背景与前景;获取不同摄像头在相同位置对应点,设置卷积层与池化层的滑动步长,探究激活函数层与全连接层特征,建立卷积神经网络模型,结合物料已知特征设置语义,引入损失函数,提取图像中物料深度信息,完成重识别。仿真实验表明,所提方法可增强图像质量,获取更多物料信息,提高识别精度。
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关键词
卷积神经网络
多摄像头联动
跟踪图像
物料重识别
形态学滤波
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Keywords
convolutional neural network
multi-camera linkage
image tracking
material re-recognition
morphological filtering
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名微机控制的继电保护系统在10 kV配电站的应用
被引量：2
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作者
周若萌
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机构
国网上海市电力公司市南供电公司
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出处
《集成电路应用》
2019年第9期72-73,共2页
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基金
上海电网电力系统科技创新课题项目
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文摘
基于企业进行10kV配电系统继电控制的保护升级改造,对比传统的继电保护在运行中存在问题,分析微机继电保护的优势,结合实例阐述微机继电保护的优势。
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关键词
微机应用
继电保护
电力工程
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Keywords
microcomputer application
relay protection
electric power engineering
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分类号
TM774
[电气工程—电力系统及自动化]
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