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公开(公告)号:CN118962335A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411061861.0
申请日:2024-08-05
Applicant: 长春工程学院 , 吉林省储源云汲电力工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进北方苍鹰搜索算法的主动配电网故障定位方法,通过使用混沌初始化策略,提高了样本的群体质量。混沌初始化策略利用混沌序列的遍历性和随机性,使得初始种群能够更加均匀地分布在搜索空间内,从而避免了种群早期陷入局部最优的情况。同时,将正余弦策略和自适应高斯‑柯西混合变分扰动策略引入到北方苍鹰搜索算法中,这两种策略分别利用正弦余弦函数的周期性和高斯‑柯西分布的随机性,对个体进行适应性扰动。
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公开(公告)号:CN118261902A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410501588.2
申请日:2024-04-25
Applicant: 长春工程学院 , 吉林电力股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于绝缘子缺陷检测的轻量化多分支YOLO模型及其检测方法,属于绝缘子缺陷检测技术领域。本发明的方法包括:将包含玻璃绝缘子、玻璃绝缘子缺失、闪络、陶瓷绝缘子和破损五种类别的数据集进行几何数据增强和加入噪声模拟实际恶劣环境数据增强;在数据增强后,将图像数据进行预处理,将图像尺寸缩放至640×640×3的大小;再将增强后的图像数据输入预设的网络模型,得出检测结果。多分支YOLO在经过知识蒸馏、通道剪枝后具有极小的体积和较高的准确率。与其他同类别检测方法相比具有明显的轻量化优势和检测精度优势。本发明的用于绝缘子缺陷轻量化检测的多分支YOLO模型及其检测方法能够精准定位五种检测任务的位置,实现对绝缘子缺陷的准确快速识别。
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公开(公告)号:CN117391154A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311317146.4
申请日:2023-10-11
Applicant: 长春工程学院 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及能源领域,具体是基于MPGA‑BP神经网络模型的负荷预测方法及系统,包括如下步骤:步骤一,构建BP神经网络模型的网络拓扑结构;步骤二,使用MPGA对BP神经网络模型的网络拓扑结构进行优化,通过确定初始权值和阈值,输入训练数据集,对网络进行训练,直到当前BP神经网络模型满足精度要求,保存当前的BP神经网络模型为MPGA‑BP神经网络模型;步骤三,将采集的负荷数据通过MPGA‑BP神经网络模型,进行负荷预测,得到预测负荷数据。通过本发明,可以提供负荷预测精度。
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