基于增强现实的电力系统云平台综合解决方案

为了实现电力企业电网运行的自动化和智能化,提升基于增强现实(AR)的综合解决方案,研究设计了基于 AR 电力系统云平台的综合解决方案。电力系统解决方案包括设备检查、紧急修复、设备维护和电力线路巡检等操作,采用 AR 头戴式智能设备、便携式智能传感器,以及音频图像等部分,构成了一个人-硬件-软件的完整范式。为了结合电力系统运行现场的特征,所提系统改进了现场操作模式,主要通过终端多维展示、后台数据融合、自定义服务等交互式协作。在一些电力企业的实施中,所提系统能够向电网现场提供基于 AR 的综合解决方案,具有较好的自动化和智能化。

游戏化学习在电网培训中的实践与应用

为了改变传统培训模式无法满足年轻学员个性化需求的状况,实现"以练代学、寓练于乐",将时下流行的游戏化学习融入企业培训,把个性化培训要求测评内容与游戏载体相融合,开发了冰桶挑战和实时对战游戏模式。通过游戏化策略,可以大幅提高学员的竞争性、活跃度和兴趣度,使用户在PK与挑战中,自然而然地消化知识点。实践证明,基于游戏化的电网培训能使学员更投入,知识内容更易于理解和掌握,提高了个性化培训效果。

基于自组织网络的智能电网配电方案设计

为了在不需要电网集中控制的前提下,实现自主式点对点电力传输,提出一种基于自组织网络的智能电网配电技术。利用网络信号强度的光学非线性,设计一个光电混合双稳态电路,同时,在每个网络节点处使用一个简单的局部自适应传输权重,以支持网络的自组织功能。实验结果表明,所提出的智能电网模型可以在电力分配系统中进行用电均衡调整。另外,自组织网络节点与太阳能光伏设备和电能存储设备等个体供电设施相关联,实现了电力潮流的自主式控制。

基于改进CNN的增强现实变压器图像识别技术

研究了增强现实变压器图像识别技术,为解决增强现实中变压器图像识别问题,首先在介绍深度学习的经典模型之一,即卷积神经网络CNN的基础上,提出基于两个并行结构的改进卷积神经网络模型(改进CNN),利用改进CNN模型对增强现实摄像头扫描得到的图像进行分类,实现变压器图形化识别。与普通卷积神经网络、SIFT图像识别算法等对比,改进CNN具有更低的错误率,并对变压器图像识别的准确率更高,通过仿真实验验证了此方法的准确性。

基于直播视频数据高性能分布式储存系统设计实现

本文通过在线视频数据的特点研究了高性能分布式存储系统的设计方案。鉴于传统储存方案的缺点,为了更好地解决磁盘碎片存储性能下降的问题,本文对逻辑卷结构进行了设计。系统磁盘可以直接写入非结构化的数据,降低了系统管理器的运行负荷,提高了存储系统的性能。通过系统优化,旨在提高服务器的检索精度以及容错能力。从测试结果来看,在降低PC端成本的基础上,单台读服务器可以的视频写入速度得到了较大的提升,可同时对300路以上的超清视频较好地存储。

电力设备智能巡检中增强现实(AR)技术的应用研究

基于设备巡检过程中存在的工作效率低下、劳动力消耗大、巡检不到位及数据统计不完善等问题,提出在电力设备巡检过程中融入增强现实技术,实现电力设备巡检的智能化,以有效提高设备巡检的质量,在实际使用过程中具有良好的效果。

增强现实在电网仿真培训和工作辅助的应用

随着微软Hololens的发布,增强现实技术的研究和应用迎来新的高潮。重点研究了增强现实技术中的三维注册技术、虚实融合显示技术和人机实时交互技术。在此基础上,将增强现实技术结合微软Hololens头盔应用到电网的仿真培训和工作辅助中。在仿真培训中实现了设备认知培训、远程专家支持和电缆沟认知等案例,在工作辅助中实现了变电站现场作业AR智能辅助系统。实际应用表时,增强现实技术可以有效提升电网中仿真培训的效果,并对现场工作辅助有一定的帮助。

人工智能技术在电力行业中的应用

从机器感知、机器思维、机器行为3个方面介绍了人工智能技术研究体系,总结了当前比较成熟的人工智能应用领域,归纳了人工智能技术发展存在的问题。针对电力行业,阐述了人工智能在故障诊断、负荷预测、设备巡检、智能客服等业务领域的研究现状和取得的成果,指出电力行业后续需进一步结合行业基础,挖掘应用场景,寻找突破点,利用新技术改造传统电网,推动产业智能化升级。