高压电气设备绝缘状态专家评估系统研究

对于电力设备每年都要做大量的常规交接试验和预防性试验,试验任务十分繁重,试验数据量也十分庞大.变电所工作人员每年都要抄写大量的试验报表以及各项数据的统计、保存和查阅都不方便,还可能发生对某些设备的漏检.     

高压电气设备绝缘信息管理与评估系统设计

为便于电力系统工作人员了解高压电气设备绝缘状况,我们开发了一种高压电气设备绝缘信息管理与评估系统。介绍了该系统的整体设计方案,并重点阐述了高压电气设备绝缘评估专家系统的设计方法。     

基于预训练模型的文博数据命名实体识别方法

在对文博数据进行知识图谱的构建时,从文本中抽取出有效的三元组尤为重要,因而命名实体识别成为挖掘文博数据的首要任务。传统的中文实体命名识别方法多采用深度神经网络模型,此类方法在对词进行向量化处理时只是将词映射成单一的词向量,并不能很好地表示词的多义性。预训练语言模型能够有效地对字进行向量化表示,将语义信息充分地结合。因此,针对文博数据提出一种基于BERT的预训练实体识别模型,采用BERT预训练模型进行词嵌入,通过利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型结合上下文信息来增强词向量的语义信息,然后利用条件随机场（CRF）模型进行解码。与传统长短期记忆（LSTM）网络和BiLSTM-CRF模型相比,该模型在微软公开数据集（MSRA）以及自行标注文博知识数据集上表现突出,在文博知识数据集中,模型的准确率达到93.57%,召回率达到75.00%,F1值达到73.58%。     

高压电气设备绝缘状态管理与评估系统

为了对高压电气设备绝缘状态信息进行快速、高效的管理，开发了一种基于浏览器/服务器 3层网络结构的高压电气设备绝缘状态管理与评估系统。该系统利用计算机数据库管理高压电气设备绝缘状态，实现对试验数据的实时查看和分析;通过绝缘状态专家评估，能根据数据库中的信息给出高压电气设备的合格性判断、曲线拟合和趋势分析、变压器油的色谱分析。同时，系统充分利用电业局内部网络资源，实现了设备绝缘状态信息经电脑网络逐级审批和统一上报的功能。系统的运用有利于电业局相关人员进行信息汇总和统计分析，以便对设备管理做出准确的决策。     

基于岭回归的电网调峰需求预测研究

电力需求和调峰需求的科学预测对构建新型电力系统意义重大.随着能源结构转型,社会经济发展出现新变化.本文提出基于S增长曲线的电力需求预测模型和基于岭回归的电网调峰需求预测模型.首先,通过历史数据回归分析得到重点行业负荷S增长曲线特征值,进而预测负荷需求及饱和时间;其次,应用岭回归技术预测电网调峰需求各因素的影响幅度;最后,以山东电网为例,测算了中长期全社会用电量及饱和时期、调峰需求.预计2025年山东全社会用电量为0.9万亿～1.0万亿kWh,全网最大用电负荷高达1.25亿～1.35亿kW,负荷峰谷差率将增加0.5～1个百分点,电网调峰需求为4100万～4500万kW,山东全省电力负荷总体将于2040年前后达到饱和.案例分析表明,所提方法具有合理性.     

抽水蓄能电站弃渣场自动化监测设置研究

抽水蓄能电站弃渣场规模较大,其失稳问题既涉及电站生产建设活动安全、又与人民生命财产安全和环境保护密切相关,因此对弃渣场实时情况的掌握显得尤为重要.本文作者通过现场实际调研、案例分析等方式,对抽水蓄能电站弃渣场的运维现状进行了分析研究,最终提出了弃渣场的自动化监测任务及方法提出了建议,可供抽水蓄能电站建设、运行管理过程中借鉴使用.     

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法.在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosinetransform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别筛选出最能够代表人脸各个区域的DCT系数.在识别方法上,该方法采用了嵌入式隐马尔科夫模型(embedded hidden markov model,EHMM),并基于人脸的认知结构信息对嵌入式隐马尔可夫人脸结构模型进行了改进.对比实验结果表明,该方法识别率高,复杂度低,并具有较好的鲁棒性,易于在工程上应用.     

装载机轮边减速器的安装

ZL系列装载机轮边减速器是由内齿圈、双联齿轮、太阳齿轮以及保持架、轮毂、半轴等组成(如图所示)。按说明书要求安装时,先将三组双联齿轮上的记号,对正在双联齿轮中心与太阳齿轮中心的连线上,根据说明记号可从双联齿轮内侧,亦有从双联齿轮外侧(记号采用铅字或油漆示意)插入太阳齿轮,再慢慢地转动轮毅,使三组双联齿轮小齿轮的齿都啮合在内齿圈内,而后拧紧螺丝,