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基于DBBR-YOLO的光伏电池表面缺陷检测
1
作者 刘义艳 郝婷楠 +1 位作者 贺晨 常英杰 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期913-921,共9页
针对光伏电池表面缺陷特征提取困难以及检测的实时性和准确性问题,提出了一种基于DBBR-YOLO的光伏电池表面缺陷检测方法。首先,将多样化分支块(DBB)融入到YOLOv8n中Backbone部分的C2f模块中,引入多样化的特征提取路径,增强特征提取的能... 针对光伏电池表面缺陷特征提取困难以及检测的实时性和准确性问题,提出了一种基于DBBR-YOLO的光伏电池表面缺陷检测方法。首先,将多样化分支块(DBB)融入到YOLOv8n中Backbone部分的C2f模块中,引入多样化的特征提取路径,增强特征提取的能力;其次,将模型的Neck部分和Gold-YOLO进行融合,实现对不同层级特征的全局信息聚合和融合,提高了特征图之间的信息交互效率,增强了模型的特征表达能力;最后,引入SimAM注意力机制提高了特征的表达能力,以增强模型对微小缺陷或小目标的检测能力。实验选取5种光伏电池表面缺陷类型进行验证,结果表明:改进后的DBBR-YOLO模型mAP50值达到93.1%,相较于YOLOv8n提升了3.7%,FPS值达到了158.0,该模型在精度和速度方面的性能可以满足实时性、准确性的要求,能够应对光伏电池表面缺陷检测的实际应用场景。 展开更多
关键词 光伏电池缺陷 Gold-YOLO 注意力机制 深度学习 YOLOv8
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基于RMT-CNN的电网短路故障定位研究
2
作者 刘义艳 郝婷楠 张伟 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期403-412,共10页
随着我国智能电网的快速发展,电网监测数据呈现多元化、高速化、海量化的趋势.为了充分挖掘电力大数据的潜在价值,实现电网内异常区域的自动识别与定位,本文研究了基于随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)和卷积神经网络(convolutio... 随着我国智能电网的快速发展,电网监测数据呈现多元化、高速化、海量化的趋势.为了充分挖掘电力大数据的潜在价值,实现电网内异常区域的自动识别与定位,本文研究了基于随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的电网异常事件定位方法.首先根据电网内部联系将电网划分为若干子系统,分区构建监测矩阵;然后采用RMT作为数据挖掘的特征提取方法,提取分区矩阵特征向量作为输入,根据电网监测数据和异常识别需求的特点搭建CNN模型;最后基于分区矩阵特征向量构建数据集,训练获得有效的异常事件自动定位CNN模型.以IEEE39节点电网模型三相短路故障为例,分析表明通过RMT提取特征向量的预处理方法能有效降低数据维度,提高CNN模型的故障定位准确率,分区RMT-CNN模型能有效定位电网内异常事件的发生地点,定位精度可达97.96%,精确率可达98.65%. 展开更多
关键词 电网 随机矩阵理论 卷积神经网络 异常区域 故障定位
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融合RMT特征值的电网异常状态检测 被引量：2
3
作者 刘义艳 郝婷楠 张伟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期242-252,共11页
随着电网规模的不断扩大,电网监测数据变得越来越多元化、高速化、海量化,使得电网监测工作变得更加复杂和艰巨。针对传统方法处理电网高维数据效率低、同步性差的问题,本文研究了一种利用随机矩阵理论(RMT)提取监测数据特征值实现电网... 随着电网规模的不断扩大,电网监测数据变得越来越多元化、高速化、海量化,使得电网监测工作变得更加复杂和艰巨。针对传统方法处理电网高维数据效率低、同步性差的问题,本文研究了一种利用随机矩阵理论(RMT)提取监测数据特征值实现电网异常状态的检测方法。首先,设计了电网内异常扰动类型,构建了一个矩阵窗口来选择时间序列内的监测信号,从而建立高维矩阵;其次,应用M-P定律和单环定律进行矩阵变换,提取特征值并根据特征值分布情况来判断系统状态;然后,基于特征值的线性统计,构建了多种评价指标,包括最大特征值(MESCM)、最小特征值(EME)、最大最小特征值之比(MME)和平均谱半径(mean spectral radius,MSR)等指标;最后,比较了每个统计指标在电网出现短路故障、开路故障以及故障清除时的表现,以实现电网状态识别、异常事件检测和电网稳定性评估。案例测试结果表明,这些指标可以准确判断系统是否发生异常、检测异常的起止时间,并评估电网的稳定性。本文方法可以检测开路、短路等扰动事件,实现全局监测数据的同步处理,其计算量较小、效率高,适用于大规模电网异常状态的检测。 展开更多
关键词 电网 随机矩阵理论 特征值 评价指标 异常检测
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