摘要:配电网对地电容的准确测量有助于保证消弧线圈的补偿效果，降低故障对配电网的损害。提出一种基于信号注入法与快速傅里叶变换的谐振接地系统对地电容与消弧线圈电感统一测量方法。首先建立中性点电压与系统对地电容、消弧线圈电感关系。其次向中性点接入非工频电流源，利用快速傅里叶变换得到中性点电压关于电流源频率分量，消除工频误差。然后根据等效电路实现系统对地电容与消弧线圈电感的统一测量。最后通过Simulink搭建仿真模型进行分析。结果表明，该方法适用于消弧线圈直接接地、消弧线圈并联电阻接地和串联电阻接地运行方式。三相不对称条件下，对地电容与消弧线圈电感最大误差分别为011%和01%；三相对称条件下，最大误差分别为13%和18%。

摘要:针对目前金属表面缺陷分类，数据稀缺且标注步骤繁琐昂贵的问题，将小样本度量学习引入金属表面缺陷分类中，提出了一种小样本分布度量网络模型FDM-FSL：用信息更加丰富的细节描述子来表征图像特征，并通过空间注意力机制筛选获得更具判别力的描述子信息，最后引入融合KL散度和EMD距离的图像到类的度量方式以考虑查询集和支持集类别的分布一致性。实验结果表明，提出的网络模型在小样本数据集MiniImageNet上拥有更加优良的度量能力，5类5样本下平均识别精度相较经典的RelationNet、CovaMNet、DN4算法识别准确率提高了6.34%、5.78%、1.25%。在金属缺陷数据集NEU-DET上5类5样本平均识别准确率分别提高了2.87%、3.34%、2.5%。