基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

SVR在传感器故障诊断中的仿真研究

利用回归型支持向量机(Support vector regression，SVR)，设计了一个传感器故障诊断系统。对SVR采用离线训练，在线应用的方法。使用训练好的SVR模拟系统的动态特性，并将输出结果和实际系统输出相比较，从而生成故障残差。仿真结果表明，SVR能够高精度的模拟系统的动态特性，进而生成较高精度的故障残差，有效地保证了传感器故障诊断的准确性。     

基于人工图像数据扩充的输电线路绝缘子识别

深度学习方法在计算机视觉领域发展迅速,但依赖于海量训练数据。输电线路绝缘子自动识别任务中,航拍图像数量不足、多样性差等问题影响识别的准确性。提出人工绝缘子图像数据扩充方法,通过3D建模创建人工绝缘子图像,并构建导向反向补偿网络,对创建的人工图像进行补偿优化,用补偿后的人工图像扩充航拍绝缘子图像数据集。在多个典型卷积神经网络上进行绝缘子识别对比实验,结果显示：所提方法使绝缘子识别准确率平均提升2.1%,且网络相对轻量级,验证了所提方法的有效性和优势。     

变电站高压电气试验仪器问题及技术改进

随着社会经济的不断发展与科学技术的不断创新,人们对于电力的需求也在逐渐上升,对于电力行业的发展来讲,既是一种发展机遇,又是一种技术挑战.而作为电力行业中的重要基础设施,高压电器试验一起对于电力行业的未来发展有着十分重要的意义和作用.本文基于此背景,对其目前存在的问题进行分析,进而提出其具体的技术改进策略,以供相关人员参...     

EMD-ISMO算法在电力负荷预测中的应用

电力负荷是受多种因素影响的复杂非线性系统,具有明显的周期波动性和趋势性。利用集平稳化和层次化处理能力于一体的经验模态分解（EMD）方法处理非线性非平稳信号的有效性,对电力负荷数据进行平稳化处理,分离出12组IMF数据,包含若干个不同频率的平稳分量,能更明显地看出原负荷序列的周期项、随机项和趋势项;结合对负荷数据具有很好预测能力的改进SMO算法（ISMO）,对IMF数据进行分别预测和组合预测,提出了一种EMD-ISMO算法。实验结果表明,该方法无论在预测精度还是收敛速度上都比单纯的SMO算法有了很大改进,取得了很好的预测效果。

Abstract：

Electrical load is a complex nonlinear system which is affected by many factors.It has obvious volatile,cyclical,and tendency.Empirical mode decomposition （EMD） algorithm has smoothing and hierarchical processing ability.It can process the nonlinear and non-stationary digtal signal effectively.EMD algorithm was used to process the electrical load data.12 groups IMF data were decomposed,including a number of smooth components with different frequency.The cyclical term,random term and tendency term could be observed clearly.EMD-ISMO algorithm was proposed combining with the improved SMO algorithm（ISMO） which had perfect forecasting ability.Forecasting model was established with IMF data to forecast separately and jointly.The experimental results show that EMD-SMO algorithm can greatly improve the forcast accuracy and computation speed.It achieve very good forcast results.     

串联谐振在高压电气设备试验中的运用

在目前的高压电气试验中,串联谐振的运用可以减少对电源容量的要求,并且还可有效的保护试验品的安全,因此本文基于此背景对其在高压电气设备试验中的实际运用进行详细分析与研究.     

基于中心差分卷积的自监督学习方法研究

作为无监督学习的一个分支，自监督学习可以从大量无标签数据中学习到有用的特征，是近期一个热门的研究方向.基于前置任务和对比学习的自监督学习已经得到了大量的研究，但对于卷积操作的选择还没有得到足够的重视.将中心差分卷积神经网络引入自监督学习，探究了卷积操作对自监督学习性能的影响.实验结果显示，加入了中心差分卷积神经网络的Resnet18模型相比普通模型在下游分类任务上的性能提升了4.14%,在几乎未增加计算量的情况下，与Resnet50性能相当.