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CM-580角冰制冰机
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输电线路舞动测试研究
摘要 。覆冰输电线路荷载以及导线被冰覆盖后舞动产生的荷载，都可能造成线路跳闸、导线断线、铠装线夹损坏，甚至倒塔等严重故障，严重威胁电力系统运行安全。输电线路舞动的产生、发展过程十分复杂，影响舞动激励的因素很多，如环境因素、地形因素、输电线路结构参数等，其中导线覆冰是引起舞动的必要因素之一。因此，在大型多功能人工气候室开展了不同类型导线在不同气象条件下覆冰量增加试验研究，得到了不同条件下导线覆冰量随时间增加的关系曲线，并分析了影响覆冰量增加的因素。研究结果表明：在相同覆冰条件下，小直径导线覆冰增长较快；环境温度和风速对导线覆冰增长有明显影响，且环境温度将决定导线表面覆冰类型。同时，针对不同覆冰形状导线进行风洞试验，获得了不同冰形导线的气动稳定性损失特性。研究成果对于揭示覆冰输电线路舞动机理具有重要的科学参考价值，对于推动覆冰输电线路舞动预警系统的实现具有较高的工程实用价值。
基于多尺度特征融合目标检测与模型量化的电网覆冰状况边缘智能感知方法
绝缘子是输电线路的重要设备，绝缘子覆冰会严重影响输电线路的稳定运行，因此绝缘子覆冰状态监测对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。因此，本文提出了一种面向前端覆冰监测装置的轻量级绝缘子覆冰厚度智能识别方法。该方法融合残差网络（ResNet）与特征金字塔网络（FPN）构建多尺度特征提取网络框架，使浅层特征与深层特征融合，减少信息损失，提高目标检测精度。然后采用全卷积神经网络（FCN）对覆冰绝缘子进行分类与回归，实现覆冰厚度的高精度识别。最后,通过模型量化对所提方法进行压缩,减少模型的大小和参数,以适应计算资源有限的结冰监测终端,并在边缘智能芯片上验证了该方法的性能,并与其他经典方法进行了比较。
段昱冰(Duan Yubing), 徐晗逸, (Xu Hanyi), 李毅(Li Yi), ...
摘要。由于国民经济的改善和电子商务的持续发展，在线购物的规模不断扩大。但是，现有的快速交付站通常存在管理问题，并且不能整天开放，这增加了企业的管理困难和成本，并为用户提供便利。引起不便。这项工作设计了一个有效的合作系统，该系统由邮政机器人，龙门机器人和应用程序管理终端组成。它使用数字双技术来读取机器人的运动参数和工作状态，并创建一个具有良好耐力性能的智能控制系统，障碍超越能力和信息收集能力，执行科学调度，适应物流操作中的各种方案，并创建高度实用的智能站，以增强运输服务行业的能力。
冰探测系统 IDD.Blade
经认可的认证机构是 DNV Renewables Certification GmbH，地址：Brooktorkai 18, 20457 Hamburg。DNV Renewables Certification 是 DNV 在可再生能源行业认证业务的贸易名称。
