摘要：从电压监测系统的构成、工作原理、实现功能、性能指标及检测流程等方面,对电压监测仪的检测装置系统结构进行了介绍。

摘要：针对多个独立模块交互工作的问题,基于每个模块有四位二进制拨码进行机号区分,对单相动态电压恢复器的主机竞争逻辑进行研究,利用多个模块之间的两路通讯进行信息的交互,从而构成单相动态恢复器多个独立模块进行主机竞争的逻辑,以实现多个独立模块之间的交互工作。

摘要：针对供电网络输电线路过长造成供电线路阻抗过高,而导致远端用户供电电压不稳的问题,通过在远端用户侧供电线路中串联单相调压装置,能够有效地解决远端供电电压低、暂降、暂升等异常事件,保证电网电压的稳定可靠;单相电力电子调压装置相对于单相工频调压装置,具有无差级调节、换挡切换速度快、输出电压精准平稳、高效、高功率密度、可靠性高等特点,同时具备无功补偿与谐波滤除能力,能够有效降低线路损耗与谐波等优点。文中针对3种电力电子调压装置分别进行拓扑对比分析,阐述各自的优势与特点,以实现在不同需求下达到最优的设计。

摘要：随着低压配电网中非线性、冲击性负荷增多,电网电能质量问题日趋严重。当前治理多采用的SVG,具有响应速度快、补偿能力强、可靠性高等优点,但往往受场合适用性限制。为实现配网系统电能质量的精确治理补偿,本文提出了二极管箝位式三相半桥结构SVG及其控制策略,并基于PSCAD仿真平台,建立了SVG仿真模型,在适应工况下对其控制策略进行验证。仿真结果表明,经过SVG的补偿后系统中谐波数量减少,三相不平衡问题也得到明显改善。所设计的SVG样机也具有良好的动态性能,能实现精确补偿效果,具有工程适用性。

摘要：猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。