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简介：摘要：在电力系统中变压器作为电能传输和分配的关键设备，其运行状态直接关系到整个系统的安全性和稳定性。差动保护作为变压器的主保护，具有灵敏度高、动作迅速等优点，在变压器内部故障时能够迅速切断故障电流，防止故障扩大。在实际应用中由于各种因素的影响，差动保护有时会发生误动，导致不必要的停电和设备损坏，给电力系统带来严重的经济损失和安全隐患。基于此，本文章对变压器差动保护误动行为分析及改进进行探讨，以供相关从业人员参考。

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简介：摘要：基于耦合非线性系统，结合实际网络的拓扑结构，进一步考虑电网的运行方式和动力学特征，推导了耦合电网的数学模型；分析输电线的不同因素对电网正常运行的影响，提高电网的稳定能力。

简介：摘要：本文从变电站倒闸操作的角度来分析操作员工的安全意识淡薄、存在侥幸心理、思想麻痹等不良行为，通过纠正不良心态和行为实现“保电就是保油”的服务宗旨和安全稳定供电的目的。

简介：摘要：本论文提出了一种基于人工智能的风力发电机组异常行为检测方法。通过采集风力发电机组的传感器数据，并利用深度学习算法进行模型训练，我们实现了对风力发电机组运行状态的实时监测与异常检测。该方法不仅可以有效识别风力发电机组的异常行为，提高了其运行的安全性和可靠性，还能够在一定程度上降低维护成本。实验结果表明，我们提出的方法在风力发电行业具有良好的应用前景。

简介：摘要：介绍了在提升电力安全行为规范管理效果这一过程中的先进技术。首先，分析了当前电力安全行为规范管理中存在的局限性。随后，详细探讨了科技手段在电力安全管理中的应用及实践，进一步分析了科技手段对电力安全管理效果的影响。

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简介：摘要：本研究聚焦于火电厂作业环境中，利用视频数据对作业人员安全行为的实时分析技术。火电厂作为高风险工业领域，其作业人员的安全行为直接关联到生产安全与系统稳定运行。鉴于传统监控手段在实时性、准确性上的局限，本研究通过引入先进的计算机视觉与深度学习技术，设计并实现了一套基于视频数据的实时安全行为分析系统。该系统能够自动识别作业人员的安全帽佩戴、危险区域规避、违规操作等行为，有效提升了火电厂的安全管理水平。通过优化YOLOv5算法，引入注意力门控单元，显著提高了安全行为检测的精度与实时性，为火电厂安全生产提供了坚实的技术支撑。