简介:摘要:现阶段,电力行业的发展迅速, 电力计量作为电网电力系统的核心部分,对电力系统运行有重要作用,电能计量装置的运行误差直接对供用电双方贸易结算的准确性产生很大的影响,因此对电能计量装置的运行状态评价显得尤为重要。在对电力计量装置进行评价时,就需要对电力计量装置的电压异常状态进行检测,因此,所有的电力计量设备必须经过检验后才能投入使用。在电力系统中,电力计量中的校验装置在电网中也具有很重要的作用。近些年,随着技术的发展,电力计量校验装置也在更新换代,并逐步向高集成度,高速化、自动化的方向飞速发展。然而,随着装置功能复杂性提高,装置内部的供电系统也相应变得复杂,要保证装置运行稳定、可靠,首先要保证供电系统的稳定、可靠。
简介:摘要:电能计量装置是电力企业对其各类电力设备运行稳定性检测、电力客户用电计量的核心设备,对整个电力系统的可持续发展具有十分重要的作用。电能计量装置在运行过程中产生的测量误差对于供用电双方交易上的结算公平性和准确性都会造成极大的影响。因此,为了实现对电力计量装置应用效果的评价,需要对其运行过程中的各类异常状态进行实时测量,同时所有的电力计量装置必须经过严格的检验后才能够投入到真实的应用环境当中。近几年来,随着现代技术发展速度不断加快,电能计量装置也在进行不断的完善和创新,并逐步向着高集成度的方向发展。但随着电力计量装置的功能复杂程度不断提高,对其各类异常状态的监测难度也进一步提升。为了能够保证电力计量装置的稳定、可靠运行,相关领域研究人员针对保障电力计量装置的运行进行了大量的研究,但针对其检测方法的研究相对较少,并且研究仍然只停留在理论层面。
简介:摘要:网络流量异常检测与分析在当前互联网环境中具有重要的意义。本文提出了一种基于人工智能的网络流量异常检测与分析方法。通过深度学习算法和大规模数据集的训练,实现了对网络流量中的异常行为进行准确检测和分析。实验结果表明,该方法在网络安全领域具有良好的应用前景和效果。
简介:摘要:工业物联网(IIoT)环境下,生产设备的运行状况直接关系到工厂的生产效率和产品质量。及时发现设备异常并评估其健康状态,对于预防设备故障、减少经济损失至关重要。本文提出了一种基于数据驱动的异常检测和健康评估方法。首先构建了一个多源异构传感器数据融合框架,实现对设备运行全生命周期数据的高效采集和处理。然后,采用深度学习方法对设备数据进行异常检测,识别潜在故障模式。最后,设计了一种综合评估模型,融合多种评价指标,对设备健康状态进行定量评估。我们在实际生产场景中对该方法进行了验证,结果表明它能够及时发现异常情况,并得出设备健康水平的可靠评估。相比于传统方法,该方法具有更强的适用性和准确性。
简介:摘要:随着现代城市化进程的加快,室内空气质量对人类健康的影响日益凸显。本研究旨在探索室内空气质量监测数据的智能分析与异常检测技术,以期为室内空气环境的改善提供科学依据。通过构建高效的数据采集系统,结合机器学习算法,对室内空气中的污染物进行实时监测与分析。我们重点关注了数据预处理、特征提取、模型训练与优化等关键步骤,以提高异常检测的准确性和效率。本研究还探讨了异常检测技术在不同室内环境中的应用效果,为室内空气质量的智能管理提供了新的视角。
简介:摘要:目前国内外针对台区线损的研究工作主要集中在理论线损计算[1-12]和线损管理方式方面,关于诊断和降低线损的研究较少,且主要集中在网架结构和运行方式、管理水平优化上。提出了一种输电网络的状态模拟与线损概率评估模型,通过正态分布函数模拟负荷的随机变化,同时采用蒙特卡罗随机抽样来确定网络线损率的概率分布,但该模型存在计算复杂度较大的问题。将脉冲电流与FSK电力载波信号相结合,探讨了台区异常线损的治理流程,但需额外加装相应模块,成本较高。对低压台区线损异常的原因进行统计,提出了一种基于支持向量机的线损管理诊断模型,但存在准确率低且鲁棒性较差的问题。综上所述,目前电力系统中亟需一种简单可靠的低压台区异常线损诊断方法。
简介:摘要:在工业化和城市化进程加快的背景下 , 我国对电气的需求程度也在不断上升,但是在电力系统的运行过程中,因为运行的环境是不同的,受到多种因素影响可能会导致仪器设备的故障,这对电力系统和设备的正常运行造成了负面的影响,为了避免这种情况的发生,相关工作人员要力求在工作中尽量保证其精准性,本文针对电力计量装置产生故障的原因进行分析,并对进一步提高设备运行质量提出了自己的见解。