简介：

简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。

简介：超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机（ELM）超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型（ARIMA）,进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。

简介：摘要随着我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，现代电力负荷数据以海量形式存在，传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果，设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据，通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理，产生电力负荷数据预测建模样本，然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本，通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模，每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测，最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究，测试结果表明，本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度，可以足电力负荷在线预测效果，而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。

简介：摘要本文对输电线路故障的影响因素进行分析，用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对数据特征展开研究，以及对机器学习相关算法模型、关键算法组件的应用及验证，为输电线路故障分析提供有力的技术支撑。

简介：摘要：智能配电网运维技术在电网工程的各个方面应用广泛，且随着科学和社会的不断进步，实现配电网故障的远程监测和准确定位。但在应用过程中，仍然存在改进创新空间。这需要相关工作人员加深对智能配电网运维技术的认识和了解，结合电力工作实践，不断创新优化技术性能、技术方式和技术应用条件，促进我国电气工程事业的高效和稳定发展。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要

简介：摘要重要（高危）客户的用电安全，不仅关系着其本身的稳定运转，同时也对社会生产的持续和社会的稳定产生一定的影响，因此，加强重要（高危）客户的用电安全管理工作不仅是维护自身利益的工作，也是构建和谐、稳定的社会所必须重视的问题。针对班组在对重要（高危）客户安全供用电管理中存在的一些问题，采取了相应的整治措施，提高了重要（高危）的安全供用电水平。

简介：2016年7月3日,国家发改委高技术司《中国＂互联网＋＂行动百佳实践》入选名单公示完毕,中国电科院＂基于云计算的智能电网在线分析系统＂成功入选＂智慧能源＂领域的典型实践案例。＂基于云计算的智能电网在线分析系统＂研究从分析未来智能电网需求出发,结合云计算最新技术和发展趋势,提出了基于云计算的电网调控服务模式,将云计算、大数据等先进信息技术和理念应用于电力工业,

简介：摘要：针对传统情景性，交互性不强的问题，提出列车调试学习系统。论文以Unity3D为开发平台，Creo、3Dsmax为辅助工具，结合公司结构化文件，搭建列车调试工作三维场景。系统搭建过程中实现了碰撞测试、曲线路径、粒子系统、射线检测、timeline、基于UGUI的UI制作等技术，采用C#语言实现各模块间的交互，创建了一个集专业性、沉浸感、趣味性于一体的列车调试学习系统。实践结果表明，该学习系统极大的提高了学习人员的积极主动性。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

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：为了提高光伏发电设备的可靠性和效率，本文从机器学习算法应用的角度切入，探讨了光伏系统常见故障类型及其诊断方法。文章详细阐述了监督学习、无监督学习和深度学习算法在故障诊断中的应用，并提出了数据采集、预处理、模型训练和评估的系统性策略。通过引入多模态学习、不确定性量化和可解释性分析等创新方法，旨在构建一个智能、高效的光伏故障诊断系统，为实现预测性维护和智能运维提供理论基础和技术支撑。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的电力系统故障预测与诊断方法。首先，介绍了电力系统故障预测与诊断的背景和意义。接着，详细阐述了深度学习的基本原理。然后，提出了一种基于深度学习的电力系统故障预测与诊断模型，并对其进行了详细的描述和分析。最后，通过实验验证了所提模型的有效性和优越性。结果表明，该模型能够准确地预测和诊断电力系统中的故障，具有很高的实用价值。

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简介：摘要10千伏线路故障停运率是供电所一项重要的考核指标。我所曾发生过一起因专变用户私自接送停电线路与设备的违约用电行为，造成了该所一条10千伏线路频繁故障停运。严重影响了辖区内用户的正常生活。

简介：摘要时至今日，电力已成为人类社会的主要能源。而变压器作为电力系统中重要的一部分，发挥着不可或缺的作用。但变压器运行时间长，结构复杂，导致了变压器故障频发。本文对变压器常见事故类型进行了分析，在此基础上列举了几起典型的变压器事故，并对事故成因进行了分析，对今后此类工作有一定的借鉴价值。

简介：摘要电力网电能损耗（也称线损），是电力企业在电能传输和营销过程中自发电厂出线起至客户电能表止所产生的电能消耗和损失。线损率是衡量线损高低的指标，它综合反映和体现电力系统的规划、设计、生产运行和经营管理水平，是电力企业的一项重要经济指标。因此，电网的线损合理化管理很是必要。