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电力设备的运行状态与电力系统的稳定及安全密切相关。全面、准确地掌握电力设备的内外部多源数据,并通过科学的手段进行信息汇总和融合,从而对设备的运行状态与变化趋势做出准确的评估和预测,并安排合理的运维检修计划,是整个电力系统可靠、经济运行的关键前提和重要基础。人工智能技术(artificial intelligence, AI)在识别、预测、优化、决策任务中的效率、精度、自学习能力等方面的发展和突破,为电力设备的运维检修提供了一种全新的技术手段与研究思路。论文回顾了人工智能在输变电设备运维检修业务中的关键技术和应用现状,按照数据层、算法层和应用层逐级展开论述和分析,梳理了设备运维的相关数据情况及现存问题,指出了人工智能关键技术框架及各类算法的应用特点与范围,总结了各类典型运维场景中的人工智能应用进展与困难,并提出了未来的重点解决思路,最后分析了人工智能技术应用所面临的问题,并对其发展趋势进行了展望和建议。 相似文献
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针对不具备检修资质的人员误入检修现场和现场检修人员难以近距离查看设备铭牌的问题,设计了设备铭牌和人员设备资质识别设备,设备基于文本检测识别技术和AdaBoost算法人脸识别技术。首先,比较了不同的文本检测和人脸识别算法,给出了最优算法的原理。接着给出文件检测准确度训练的流程,为保证真实性,使用场景是识别图片中文字信息,识别主体是中文,同时包括数字、字母和部分特殊字符。利用OpenCV建立的人脸识别模型,从人脸数据采集、人脸数据训练、人脸检测与识别实现三个方面介绍了人脸识别的训练流程。最后,通过实际应用证明了设备铭牌检测和人脸识别的准确性。 相似文献
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对当前配电系统运维和检修工作的难点进行了分析和探讨,并提出了更加有效、合理和实用的解决方案.通过实际应用,攻克了配电系统巡检的盲点、隐蔽点和死角等工作难点,提升了运维与检修工作效率和质量。 相似文献
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为及时发现机场供电设备的潜在故障,提高机场供电的可靠性和安全性,开展机场供电设备状态检修和运维一体化技术研究。首先,通过预防性试验,对机场供电设备进行全方位、多维度的状态检修,计算设备参数的相对劣化度,判断设备运行状态,然后以此为基础,计算设备故障风险值,确定设备风险等级,最后根据风险等级的不同,采取对应的机场供电设备的运维一体化技术措施。实验结果表明,应用提出的技术后,在设备运行时间逐渐增加的情况下,故障率始终较低,对于提高设备运行的可靠性和稳定性具有积极作用。 相似文献
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从一次误跳闸事件出发,分析了专业分工负责制检修模式的弊端,然后结合电力发展趋势,阐述了推进大检修体系建设,实施运维、检修专业化的必要性,并从变电站标准化建设、员工培训、员工队伍建设、管理流程和制度改革、交流学习等方面提出了推进大检修体系建设,实现发展方式转变的应对策略。 相似文献
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传统智能变电站故障检修系统运维技术只对变电站设备进行单次维修,检修周期不同步,导致运维效果差,为此采用继电保护运维技术对智能变电站故障检修系统进行深度维护。分析变电站体系结构,对易发生故障设备进行多次检查与维护。利用继电保护运维技术分析维护电子式互感器结构,使用IEC61850—9协议接口合并各个设备单元,并对设备一次维护工作、运维项目、检修措施进行分析;在二次设备维护检修时,设计TCP报文格式,结合一次设备运维中的合并单元,对合并器进行二次设备检修,设计了二次设备维护工作、运维项目、检修措施,通过对设备进行两次维护,提升检修系统运维效果。由实验结果可知,继电保护运维技术的月平均告警事件数量低于1个,运维周期始终在6 min以下,运维效果好,为变电站设备故障检修奠定了基础。 相似文献
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针对目前带压作业有线监测系统存在的布线复杂、安全性差以及难以维护等缺点,设计了一种基于ZigBee技术的带压作业监测系统。该系统包含一个汇聚节点和多个用于参数终端采集的传感器节点,可在无线情况下安全有效地采集带压作业运行过程中的各种数据。数值模拟结果表明,通信距离小于150 m时,丢包率为0;通信距离为200 m时,丢包率为0.4%,系统可够满足实际应用中传输距离为50 m的要求。实际应用结果表明,该系统克服了传统物理布线的束缚,方便高效地实现了数据信息的采集,实现了带压作业的无线监控,在带压作业中具有广阔的应用前景。 相似文献
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为适应无人值守变电站模式、提高变电站监控系统运维效率,应用信息与通信技术(ICT)开展变电站自动化远程运维技术研究与应用。设计了基于电力系统通用服务协议的变电站自动化远程运维体系架构,建立主子站之间的信息交互框架。遵循电力系统二次系统安全防护要求,设计了涵盖通信层、协议层及应用层的全过程纵深安全管控系统架构,提出面向服务生命周期的全过程管控流程。面向变电站监控系统远程运维需求,提炼了远程运维五大类应用功能。根据远程运维技术方案,搭建完整的测试环境,开展远程运维互操作联调实验,通过测试验证了技术方案的可行性。该技术方案在江苏电网南京与苏州地区进行了试点应用。 相似文献
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为了准确、及时地发现输电线路中的缺陷,研究基于人工智能图像识别技术的输电线路立体化巡检模式。具体地,以人工智能图像识别技术为支持,借助K-means算法对立体巡检图像进行聚类处理,同时,采用人工神经网络对图像中输电线路缺陷进行智能识别。经测试,在相同工作量下,未采用本文所提技术的输电线路缺陷识别需要5个分析员持续工作15 d,平均每分钟进行2~3张图片的识别,图像识别速度为20~30 s/张;采用人工智能识别技术,识别速度高达0.25 s/张,仅需3.6 h便可以将识别任务完成。在弱光环境下,经过增强处理的图像边缘更加清晰,目标图像与背景实现明显分界,且现阶段可利用输电线路中相同部件不同角度的7张图片实现高于90%的识别准确率。另外,通过对相同条件下其他几种方法影响模型实际收敛情况的比较发现,所有方法的重构误差均呈现出逐渐降低之势,最终都趋于稳定。结果表明本文技术在立体化线路图像缺陷检测中有一定普适性,有利于工作效率的显著提升。 相似文献
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设计了一种基于ZigBee的汽车轮胎压力监测系统。系统由汽车轮胎内部的数据采集发射模块和汽车驾驶室内的数据接收显示模块组成,通过ZigBee无线传输方式进行通信,实现对胎压参数变化的实时监测。胎压监测系统采用CC2430作为数据通信模块,实现数据的发送与接收,具有低功率、低复杂度、组网灵活的特点,可以有效的避免因胎压变化造成的交通事故,提高汽车出行的安全性。本文设计的基于ZigBee的汽车轮胎压力监测系统,具有布设简单、使用灵活、系统稳定的优点,具有广阔的应用前景。 相似文献
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