摘要：针对用电信息采集现场运维没有统一标准,技术手段欠缺等问题,提出了用电信息采集故障排查装置的总体设计方案,设计了装置载波模块卡位电路和软件架构,分析了装置的设计原理。提出了基于在线和离线两种模式的载波模块故障检测和判别方法,提出了现场表计和集中器通信端口故障检测和判别方法。研制一款便携式、功能齐备的现场采集故障诊断分析装置,该装置可有效提高现场运维人员的工作效率和技术水平,对推动现场采集运维工作的标准化、智能化具有十分重要的作用和意义。

摘要：针对当前低压大用户和低压工商用户的防窃电难的问题,提出了智能用电监控装置的整体设计方案和远程用电监控及用电数据采集、分析方法,设计了低压大用户智能用电监控装置的软件架构、软硬件初始化程序、通信模块程序及监测控制程序,研制了一款集用电监测、远程控制等功能于一体的低压大用户智能用电监控装置,解决了对低压大用户精细化线损分析和远程控制的难题。应用表明,该装置技术先进,使用方便,实用性强,有利于供电企业开展精细化线损管理,打击窃电行为,具有很强的实用价值和广阔的应用前景。

摘要：针对用电线路串户顽疾,分析造成用电线路串户的主要原因,研制一种集成度高、操作简便、检测效率高的串户检测装置。该文介绍该套装置的设计方案及设计原理,可实现有电模式和无电模式下的用电线路串户检测。在有电检测功能的基础上,分别设计和实现钳表模式和红外模式下的串户检测。以无电检测为基础,研究从机信号注入和主机信号解析方式,设计和实现信号检测流程。根据主机、从机的工作原理,分别设计对主机程序流程和从机程序流程。该装置可实现在有电和无电情况下的各类电能表所有串户问题的智能检测,能提高现场串户排查的工作效率和检测准确率,具有很强的实用价值和广阔的应用前景。

摘要：为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3DCNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3DShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。