基于人工光源反射光谱图像的绝缘子污秽分级方法及系统

    公开(公告)号:CN119354974A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411473382.X

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工光源反射光谱图像的绝缘子污秽分级方法及系统,属于输电线路绝缘子污秽程度检测评估技术领域,所述方法包括:利用增加人工光源的多波段反射光谱信息采集设备获取夜间环境下已知污秽等级的绝缘子多波段反射光谱图像;重复上述步骤获取与不同污秽等级相对应的光谱信息,构建绝缘子污秽光谱反射率数据集,建立基于最邻近算法的绝缘子污秽等级判别模型;对于未知污秽等级的绝缘子,获取其表面多波段反射光谱反射率数据,利用所述绝缘子污秽等级判别模型进行污秽等级的判别。本发明利用最邻近算法的简单、高效优势,实现了准确的绝缘子表面污秽等级的判别,弥补了光谱成像技术在夜间条件下无法对绝缘子状态进行检测的缺陷。

    基于ResNet-SA-LUBE的短期光伏功率区间预测方法及装置

    公开(公告)号:CN116345441A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310310496.1

    申请日:2023-03-27

    Abstract: 一种基于ResNet‑SA‑LUBE的短期光伏功率区间预测方法及装置,包括步骤1:以设定采样间隔采集历史光伏功率数据以及该采样时刻下的气象数据,并基于遗传算法确定最优特征组合;步骤2:将最优特征组合作为输入特征、将光伏功率特征矩阵作为预测目标输入到深度残差网络中进行训练预测,得到短期光伏功率点预测模型;步骤3:构建基于模拟退火算法和LUBE的短期光伏功率区间预测模型,将点预测模型中的特征提取层的参数迁移至期光伏功率区间预测模型;步骤4:对模型进行多次训练及初始化,将模型输出的区间预测上下限平均值作为最后的区间预测结果。本发明能够获得可靠的预测区间,准确描述光伏功率预测的不确定性,保障光伏并网时电力系统的安全稳定运行。

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