简介：摘要：随着配电网的规模扩大，结构和布局变得越来越复杂。同时，客户对电力可靠性和质量的要求也更高。配电网广泛使用柱上自动化开关，大大提高了供电可靠性。配网柱上自动化开关是一种装置，在电力系统运行过程中可以起到自动控制和保护的作用。配网柱上自动化开关安装在杆塔上，在日常工作中工作人员一般通过攀爬杆塔进行检修、调试，而在操作程中需要用到调试设备进行调试，如便携式电脑。现有调试设备都是放置在地面上，通常需要用到两人操作，一人登杆接线，一人站立在地面上手持便携式电脑，而这种方式不仅会增加测试难度，导致杆上和地面上的人沟通困难，且费时费力、影响测试效率。

简介：摘要：高含硫气田集输管道泄漏检测是管道安全管理的重要组成部分。分布式温感系统（DTS）是基于光缆的泄漏监测系统，该系统利用了焦耳-汤普森效应即当气体从管道泄漏时，气体经过泄漏孔节流膨胀，在泄漏孔出口出现温度下降。沿管道敷设的测温光纤传感器能及时捕获到这些温度的异常；通过智能化的算法，精确定位异常点的位置，在温度分布曲线上实时显示、实时自动报警，提示操作员可能存在的泄漏。作为罗家寨作业区管线泄漏检测系统的重要组成之一，对其功能有效性及应用效果进行探索，有助于进一步完善系统功能，提高管道泄漏检测能力，有效防止第三方对管道的破坏、有效地识别管道损坏及泄漏风险、及时预警报警和保障人员安全。

简介：摘要：输电线路的巡检是电力系统运维的重要环节，传统的巡检方式主要依赖人工，效率低下且存在安全隐患。近年来，随着无人机技术的发展，无人机在输电线路巡检中的应用逐渐受到关注。然而，如何实现无人机的精确自主导航和巡检仍然是一个挑战。RTK定位技术，作为现代导航系统中的高精度定位手段，能提供厘米级的定位精度，为无人机的自主巡检提供了可能。本文将详细阐述基于RTK定位技术的输电线路无人机自主巡检方法，以期为电力行业的智能化、高效化发展提供新的思路和技术支持。

简介：摘要：本文对目前公司辅控网净水控制系统PLC控制现状及存在的问题进行分析，提出通过国产自主可控DCS系统进行控制的改造方案，包括系统改造原则、目标及主要内容，通过硬件升级、硬件配置以及软件配置完成技术路线规划，并结合系统升级改造成效讨论国产自主可控DCS改造的创新点与应用效益。

简介：摘要：随着无人机技术的发展和研究进步，无人机（机巢）配备网络线路故障巡查技术成为其重要应用方向。通过4G网络信号传输实现无人机的自主不间断图传，使其能够独立执行航线任务，实现精细化巡视和故障查找。这项技术的应用，消除了对人工操作的依赖，提高了效率和准确性。随着机巢无人机技术的推广和应用，相信其在未来将发挥更多的积极作用。

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简介：摘要：随着工业自动化的快速发展，电机在生产过程中扮演了至关重要的角色，因此电机故障的检测与诊断显得尤为关键。近年来，深度学习技术由于其出色的特征提取和自我学习能力在许多领域得到了广泛应用。本文主要介绍了基于深度学习的电机故障检测与诊断方法。首先，对深度学习的基础知识进行了分析，其中包括深度学习的定义、特点和常见模型，如CNN、RNN和AE。同时，强调了数据准备与预处理在深度学习中的重要性。接着，深入探讨了深度学习在电机故障检测中的具体应用，包括采集电机的工作数据与故障数据，以及特征提取与表示学习的重要性。并对比了不同深度学习模型在电机故障识别中的表现。最后，探索了深度学习模型在电机故障预测中的应用。本文旨在为电机故障检测提供一个新的、高效的方法。

简介：摘要：本文旨在研究基于机器学习的铁路信号故障预测方法。通过分析铁路信号系统的特点和现有的信号故障预测方法的局限性，本研究提出了一种基于机器学习的新型预测方法。该方法利用历史信号数据和其他相关数据进行特征提取和模型训练，以实现对信号故障的准确预测。

简介：摘要：电力设备的故障对能源供应和工业生产等领域具有重大影响，因此准确快速地诊断电力设备故障显得尤为重要。传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验和规则，存在主观性和不确定性。而基于深度学习的方法在电力设备故障诊断领域具有广阔的应用前景。该方法通过构建复杂的神经网络模型，可以自动从大量的数据中提取特征并进行故障诊断。本文旨在探索基于深度学习的电力设备故障诊断方法，以提高诊断准确性和效率，为电力行业的可靠运行和维护提供支持。

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简介：摘要：输电线路故障预测是保障能源系统安全稳定运行的重要任务。本论文旨在基于深度学习方法研究输电线路故障预测，以提高故障检测准确性和时效性。针对题目的背景和目的，本研究采用了深度学习技术，并结合大量实际数据进行分析和实验，设计了一套有效的输电线路故障预测方法。实验结果表明，该方法在故障预测方面具有较高的准确性和可行性。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘 要：电力设备故障的发生给电力生产与供应带来了严重的威胁。为了提高电力设备故障识别的准确性和效率，本研究利用深度学习算法建立深度学习网络，对电力设备图像与文本数据进行处理，结合电力设备运行状态及以往检修数据，实现电力设备故障的智能识别。研究结果表明，深度学习算法在电力设备故障识别中具有很高的准确性和效率，可以为电力设备的运行和检测提供便利，促进电力设备故障识别与检测智能化的发展。

简介：摘要:本文旨在研究基于深度学习的电力系统负荷预测算法，以提高电力系统的负荷预测准确性和效率。通过分析当前电力系统负荷预测方法存在的问题，引入深度学习算法作为新的解决方案。具体实施过程中，首先介绍深度学习的基本原理和常用模型，然后构建了基于深度学习的电力系统负荷预测模型，并提出了相应的优化方法。最后，通过实际数据验证了该算法的可行性和有效性。该研究对于提高电力系统的负荷预测精度和优化运行具有重要意义。

简介：摘要： 机电设备在各个行业中扮演着重要的角色，然而，设备故障给生产和运营带来了很大的困扰。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习算法的机电设备故障预测与保养策略优化方法。通过收集和分析设备的历史数据，利用机器学习算法构建故障预测模型，并结合保养策略优化技术，实现对机电设备的智能化自动化精密化诊断与保养。实验结果表明，该方法可以有效地提高设备故障预测的准确性，降低故障带来的损失，并优化保养策略，提高设备的可靠性和可用性。

简介：摘要：随着输变电系统的不断发展，设备状态诊断及预测技术日益重要。本文基于深度学习理论，通过对输变电系统中的设备状态数据进行分析和建模，提出一种基于深度学习的设备状态诊断及预测方法。本研究旨在为输变电系统的设备状态监测和维护提供一种可靠的技术手段。

简介：摘要：本文深入探讨了机器学习与人工智能在电气自动化领域的广泛应用。在故障诊断与预测方面，机器学习通过学习系统运行模式提前识别故障，提高了设备可用性。智能感知与决策方面，人工智能通过整合传感器技术和先进算法实现了实时感知和决策，优化了系统运行。两者在协同机器人、自动化生产线、能源管理等方面的共同应用，推动了工业自动化的发展。挑战包括数据隐私和算法鲁棒性，未来的发展方向则可能涉及更复杂的深度学习模型和智能决策系统。这些技术的不断进步将引领电气自动化迎来更智能、灵活、可靠的未来。

简介：摘要：本文深入研究了基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法，强调了深度学习技术在该领域的重要性和应用前景。具体来说，我们分析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自动编码器（Autoencoder）等深度学习模型在变压器故障诊断中的作用，并探讨了迁移学习、模型融合和不平衡数据处理等策略在提高诊断性能方面的价值。通过综合利用这些方法，我们可以更准确、高效地识别轨道交通变压器的故障，提高了轨道交通系统的可靠性和安全性。

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