摘要：传统的Faster R-CNN定位算法中应用的是通过最近邻插值算法进行插值的RoiPooling,对于小缺陷的识别效果不佳,本文将其改进为使用双线性插值算法的RoiAlign,提高了轮胎异常检测的精确度。针对传统的轮胎缺陷样本检测面临特征提取困难的问题,通过将ResNet和DenseNet两个网络模型进行融合搭建起的RSDC-Net网络模型,提高了网络的泛化、感知能力,增强了特征提取能力,而且将该网络应用于深度学习的可解释性研究中,实现了深度学习的可视化。目前神经元分类的研究领域还有很大空缺,所以为了针对敏感区域图像结果进行潜层的神经元分类研究,本文设计出双卷积门限循环神经网络来作为网络模型来完成神经元的分类研究,该网络模型在4种模型对比实验中表现最佳。

摘要：双馈风电机组(DFIG)没有主动调频能力,且在柔性直流输电(VSC-HVDC)并网方式中,风电场两侧交流系统具有解耦特性,该特性难以适用于传统的电网调频方法。本文采用下垂控制和虚拟惯性控制相互结合的方式,设计一种频率控制策略,当电网因功率不平衡而发生频率变化时,能够额外补偿一个与频率变化成正比的功率,且VSC-HVDC的直流电压也能相应发生变化,使得保存在直流电容上的电能迅速改变,并以电压值作为信号向风电场传递,使风机改变转速,提高电网频率适应性。仿真结果表明,提出的频率控制策略能有效改善电网频率稳定性。