计算机体系结构的现状及其发展趋势

该文系统概述了现代计算机的两种主要体系结构CISC体系和RISC体系,指出了基于冯·诺伊曼体系结构的现代计算机体系存在的问题,展望了未来计算机体系发展方向。

基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述

保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通用技术框架。其次,分析了计算机听觉技术在音频信号处理方面的应用,同时总结了国内外计算机听觉技术对不同种类电力设备的状态检测与故障分类方法。最后,探讨了计算机听觉技术在电力系统设备状态监测中应用的未来发展方向。

新型电力系统中的大模型驱动技术:现状、机遇与挑战

建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系统梳理了当前电力系统的数智化发展现状以及在新的场景需求下遇到的难点问题。然后重点探讨了以多模态大模型为代表的具备深度场景解析和语言描述能力的大模型技术在电力系统中的应用前景,并分析了其在几个典型场景下的相关应用成果,证明大模型技术可行性的同时,进一步总结了大模型技术在相关电力场景所面临的机遇与挑战性问题。最后对未来大模型技术如何与电力系统实现紧密融合做了展望与建议。该研究成果有望为新型电力系统数字化转型过程中的数智化发展提供参考,助力能源电力领域提质增效。

混合稀土对铜合金高温变形的计算机模拟

用TTS 820热/力学模拟试验机进行高温压缩试验,测试添加质量分数为0~0.05%混合稀土的铜合金高温力学性能,用计算机模拟混合稀土对铜合金高温变形的影响。结果表明:混合稀土可细化铜合金组织、避免高温压缩孪晶、缩减动态形核再结晶时间;增加混合稀土含量可提高铜合金晶界强度,减少脆化相,提升高温抗拉强度、伸长率,改善中温脆化现象,混合稀土含量越多,效果越显著;混合稀土可增加铜合金位错阻力,提升高温压缩抗力。与相关文献结论相近,可作为判断依据。

云计算在电力系统中的应用

云计算作为下一代网络技术平台的核心技术,它提供了安全、可靠的信息存储,方便快捷的互联网服务和强大的数据处理能力。本文介绍了云计算在电力系统中的体系架构,给出了它在电力系统调度服务中方式。最后对云计算在电力系统中的远景进行预测。

NET Framework模型在电力通信协议转换系统中的应用

在综合自动化变电站中,继电保护设备采用的通信协议多种多样,监控系统必须同时处理多种协议。文中在电力监控的通信协议转换系统中引入NET Framework体系模型,其基本特征是在源协议与目标协议之间建立协议实时数据库(P-RTDB),并将各种通信协议转换软件中功能相同的部分抽取出来建立统一的通用协议服务。源协议和目标协议通过调用通用协议服务来收发报文和访问P-RTDB,实现了一个协议转换系统同时处理多种源协议并将它们分别转换成相应的目标协议,而且在很大程度减小了通信协议软件开发工作的负担和成本,降低了开发难度和复杂性。

PKI在电力系统信息网络安全中的应用

随着电力系统网络建设的迅速发展,信息安全日益重要,而公钥认证体系已逐渐成为网络信息安全系统的主流。提出在电力系统中可以运用PKI(公钥基础设施)技术建立管理平台,以保护电力信息网络的安全性,并从技术、应用和安全管理等方面加以探讨。

基于改进Seq2Seq模型的电力智能客服系统设计方法研究

随着电力用户规模不断增长、业务量不断扩大,传统客服模式已不能满足繁重的用户业务咨询需求,在此背景下设计一种精准的客户服务模式就显得至关重要。针对这一需求,文章首先提出了一种融合注意力机制+双向长短期记忆网络+双向门控循环单元(Attention+BiLSTM+BiGRU)的序列到序列(Seq2Seq)模型;然后通过对上下文语义信息的深层时序特征提取及赋权,有效提高了模型对话性能;最后通过算例仿真,实验结果从定性和定量的角度验证了所述方法具有回答效果更佳、问题识别能力更高的特点,对在线电力智能客服系统的设计和实现具有一定的参考价值。

基于“认知–约束”的电力系统安全风险影响因素关联分析方法研究

当前针对电力系统的事故分析多以单一因素为重点,未全面考虑电力系统风险影响因素耦合带来的新问题,较易产生疏漏。在深入剖析电力系统实际运行环境与事故致因理论的基础上,文章首先提出基于“认知–约束”的电力系统事故机理分析模型,从人为因素、设备因素、管理因素、环境因素等方面对电力系统安全风险的起源进行系统分析;然后,进一步构建基于Petri网的事故树分析方法,对影响电力系统安全的关键因素进行量化分析;最后,基于电力系统事故案例对所述方法进行模型构建,并计算各因素的结构重要度,初步掌握事故发生的规律,与实际电力系统事故综合分析结果的对比表明,所述模型具有良好的可用性。该研究成果对科学合理避免电力系统事故发生、建设安全电网具有一定的参考借鉴意义。

改进的LDAP服务体系及其在电力系统PKI中的应用

随着电力系统信息网络建设的迅速发展,信息安全问题日益重要。PKI技术是目前广泛采用的安全解决方案,而轻量级目录访问协议LDAP是PKI技术的重要组成部分。针对传统LDAP系统负载过大,往往造成网络的堵塞的缺点,提出了改进的LDAP服务体系结构设计方法,并详细讨论了电力系统PKI中改进的LDAP服务体系的设计原则及其实施的总体的框架。此体系结构采用分区模式,在一定的同级LDAP区域中达到负载均衡。实例分析的结果证明了该方法的可行性。

基于领域分析的软件重用及其在电力系统中的应用

领域分析是发现和记录某个领域的共性和差异的过程,是系统化、形式化、有效重用的关键。通用模型是创建易于重用的构件的基础。采用重用对象系统模型的设计方法,研究基于领域分析的软件重用及其在用电系统中的应用,说明领域分析对于应用系统工程有着不容忽视的作用。

电力巡检机器人路径规划方法综述

随着电力系统规模和复杂性的不断增加,传统的人工巡检方式已很难满足当下电力巡检要求。巡检机器人因具有安全性、可靠性和智能性已被逐步应用到电力巡检中。机器人在运行过程中通过提前预测、自主决策或智能导航的方式完成全局遍历与避障。电力巡检的核心任务是规划出一条安全且最优的运行轨迹。系统地分析和梳理了巡检机器人巡检过程中的各类方法;阐述了在变电站和输电线路等不同场景中算法的应用;综述了各类路径规划算法的研究现状和改进方法。在此基础上,对未来电力巡检机器人路径规划的研究和发展方向做出了展望。

融合大模型与图神经网络的电力设备缺陷诊断

电力系统中不同装置设备的缺陷评级和分析处理常受运维人员主观性影响,导致同一缺陷文本描述出现不同的严重程度评级。专业知识的差异也导致诊断分析差异和诊断效率不同。为提升缺陷诊断的准确性和效率,提出一种基于图神经网络的缺陷文本评级分类方法和大模型智能诊断分析助手。构建专业词典,使用自然语言处理算法规范化文本描述。通过统计方法,优化缺陷文本的语义表示。集成图注意力神经网络和RoBERTa模型对缺陷文本进行精确评级分类。基于大语言模型Qwen1.5-14B-Chat进行低秩适配(LoRA)微调训练得到电力设备诊断大模型Qwen-ElecDiag,结合检索增强生成技术开发设备缺陷诊断助手。此外,整理提供微调电力设备诊断大模型的指令数据集。对比实验结果表明,提出的基于图神经网络的缺陷评级分类方法在准确性上较最优基准模型BERT提升近8个百分点;诊断助手的电力知识以及缺陷诊断能力得到提升。通过提高缺陷评级的准确率并提供全面专业化诊断建议,不仅提高电力设备运维的智能化水平,也为其他垂直领域的智能运维提供新的解决方案。

基于CasRel-AttR模型的电力二次作业风险知识图谱构建方法研究

随着现阶段电力系统作业风险数据的不断积累,以继电保护为代表的电力二次作业风险知识需要以更为高效的方式进行存储与查询,知识图谱技术所具有的高度结构化的特点为该领域问题的解决提供了可行性方案。在此背景下,文章首先设计了一种面向电力二次作业的知识图谱构建方法,包括数据预处理、知识抽取、知识融合与存储过程;然后,针对知识抽取方法,提出一种融合旋转位置编码及注意力机制的级联(casRel-attention-RoPE,CasRel-AttR)实体关系联合抽取方法,针对二次作业语料特征,在级联关系三元组抽取(cascade relational triple extraction,CasRel)模型主客体标注部分加入融合旋转位置编码(rotary position embedding,RoPE)的自注意力机制,并在自构建的二次作业风险数据集上设置实验,实验结果证明模型在识别效果上的优越性。最后,在抽取得到的三元组基础上,根据构建流程构建了完整的知识图谱,初步达到辅助风险分级与运维决策的效果,为后续有效支撑二次作业风险防范领域的数字化转型工作提供参考。

电力集合竞价交易环境下用户隐私保护方案研究

在电力集合竞价交易中,用户竞价信息存在被窃听或篡改等风险,这会导致用户隐私泄露,造成经济损失,影响交易系统的公平性和透明性,甚至会对电力系统的稳定运行造成影响。因此,确保用户安全地参与电力集合竞价交易成为亟待解决的问题。为此,提出了一种基于联盟链和无证书聚合签密的隐私保护方案。使用了假名技术,防止用户参与电力集合竞价交易市场时真实身份信息被泄露;使用了改进的无证书聚合签密和时释性加密算法,竞价信息通过加密后上传至联盟链,确保了竞价信息的安全;通过联盟链和智能合约实现了电力集合竞价交易市场的公平性和透明性,交易匹配结果通过共识后上传到联盟链,确保数据安全存储。性能分析和实验结果表明,本方案计算开销较低,同时满足交易系统所需的安全特性,适用于电力集合竞价交易环境。

不同工况及类别下热力系统故障诊断的多源域自适应方法

针对不同负荷工况下,热工参数数据分布差异大且故障类别不一致的问题,提出了一种基于多源样本加权域对抗网络的热力系统故障诊断方法。首先,构建领域共享的一维卷积神经网络以提取多个源域和目标域的深度判别特征;其次,引入加权机制和域一致性损失度量样本,以降低仅存在于源域的故障类别的负迁移影响;然后,通过多域判别器的对抗学习实现每对源域和目标域的特征差异对齐;最后,构建多分类器对齐模块以提高预测的一致性,从而实现多源域不同工况下热力系统故障的准确诊断。借助某600MW超临界机组全范围仿真系统进行故障仿真实验,结果验证了所提方法的鲁棒性和优越性。

基于SOA的电力系统实时数据仓库技术研究

随着电力信息化的发展,传统数据仓库已经不能满足电力企业决策的需要,而实时数据仓库扩展了传统数据仓库的适用范围,能给电力企业提供关于日常操作的技术支持。讨论了实时数据仓库的几种实现方案,提出了可行的基于SOA的实时数据仓库体系结构,并针对电力系统实时数据仓库进行了设计。

基于EAI思想的电力企业应用集成系统

企业应用集成(Enterprise Application Integration)是解决企业内"信息孤岛"的有效方法。结合电力生产的实际特点,将EAI思想应用于电力企业生产中,提出了一个电力企业生产调度应用集成的架构模型,分析了模型的结构和功能,并给出的具体的实现。

电力系统数据仓库Web服务的研究与设计

围绕电力系统数据仓库对外提供的Web服务,结合电力企业数据仓库系统进行了应用分析,总结出目前数据仓库系统需要向外界提供的服务,研究了电力数据仓库系统Web服务的实现技术,提出了基于SOA的数据仓库Web服务解决方案,为电力企业的信息化集成提供了便利。

基于Q学习的超超临界机组协调系统模型预测控制研究

超超临界机组具有多输入多输出、非线性严重、耦合强、时滞大的特点,其控制系统的设计要求是在保证系统稳定运行的同时,最大限度地提高机组的热效率和功率输出、快速准确地调节机组负荷、确保机组主蒸汽压力和温度在允许范围。通过调整系统模型以及阶段成本,进而获取最优策略。选取强化学习中的Q学习方法。将参数化模型预测控制作为Q学习中的一种新型函数逼近器,通过调整模型预测控制的参数来获取近似最优闭环控制策略以及最优的值函数。将该方法应用到1 GW超超临界锅炉汽轮机协调系统的控制中。在升负荷以及小范围升负荷变化情况下进行仿真。仿真结果表明,与传统模型预测控制方法对比,该方法可以在满足约束的情况下使系统输出值更加准确地到达设定值。