输电线路无人机巡检智能管理系统的研究与应用

本文以输电线路无人机巡检智能管理具体的技术线路、识别算法、具体框架进行分析,研究了无人机巡检智能管理数据库的设计,以及无人机巡检智能管理系统功能的实现。

基于5G无人机电力巡维的实现与研究

本文探讨了5G无人机电力巡维模式产生的背景,研究了无人机5G电力巡维方案,分析了基于5G无人机电力巡维的实现案例。

面向智能电网的电力大数据分析技术探讨

本文探讨了智能电网和电力大数据,分析了电力大数据的实际运用价值和特征,研究了智能电网的电力大数据运用。

电网GIS平台下空间图形服务的应用研究

本文探讨了电网GIS平台下的空间图形服务,分析了平台功能和架构,研究了平台应用优势。

设备状态检修分析系统设计与实现

智能电网中自动化和信息化技术的不断发展,为设备状态检修的实现提供了重要手段。在分析了目前设备管理、设备状态检修和设备现场运维等应用现状与管理需求的基础上,提出了通过构建设备状态检修分析系统实现对设备台账数据、设备运维数据、在线监测数据和电网运行数据等各类数据的高效利用;研究了设备状态检修分析系统中的关键技术,包括基于IEC61850的站端监测数据整合技术、IEC61970与IEC61850的模型融合技术、设备健康档案数据管理技术等,系统实现了设备状态预警、状态评价、风险评估、故障诊断与运维策略决策等功能。通过对设备状态实时监控及图形化展现,为提高设备运维效率、降低电力企业成本、实现设备资产优化管理提供了有益参考。

浅议5G移动通信技术在电力行业的应用

本文探讨了5G移动通信技术的优势,分析研究了5G移动通信技术在电力行业的具体应用。

5G及IAB技术在泛在电力物联网中的应用研究

本文探讨了泛在电力物联网的主要特征以及重要作用,分析了5G通信技术在泛在电力物联网中的应用,研究了IAB技术在泛在电力物联网中的应用。

探讨测试技术在设备状态监测诊断中的运用问题

结合电力设备状态监测诊断工作的发展现状,测试技术是目前设备状态监测诊断中应用最为普遍,同时也是使用频率最高的一种基本方法。本文分别对设备状态监测诊断中应用测试技术时,选用的测试设备、测试点的选择方式、测试信号的整合分析与设备测试的相关标准等多个方面进行了全面分析,以全面探讨测试技术在设备状态监测诊断中的运用问题,为实际工作提供参考。

基于数字孪生的多信息源输电网数据融合方法

多信息源输电网数据的复杂性会影响电网应用效果,为解决这一问题,提出基于数字孪生的多信息源输电网数据融合方法。该方法首先构建北斗·数字孪生系统整体架构,结合系统互动层及公网形式搭建系统采集平台,实现多信息源输电网数据的采集;基于采集结果对多信息源输电网数据实施标准化处理,以此实现数据的量纲统一变换;在此基础上计算数据关联性,并将其作为数据融合的基础,大大地提升了数据融合效果;最终采用联合卡尔曼滤波算法融合多信息源输电网数据,实现多信息源输电网数据融合。实验结果表明,通过对该方法开展融合效率及融合性能测试,验证了该方法的适用性高、有效性强。

基于深度学习的输电线路防振锤故障检测

针对传统输电线路防震锤故障检测准确率低,检测的正检率和误检率效果不佳的问题,为此提出并设计基于深度学习的输电线路防振锤故障检测。通过构建深度学习的网络模型提取图像特征,对训练分类器进行识别图像处理,将处理结果输入到待测图像上所对应的感受野区域,得出防振锤的概率。对概率阈值进行设置,同时利用检测器判断该点对应的原始待测图像中的防振锤故障,当检测的图像回溯到原始图像上,防振锤故障被准确检测出来。测试结果表明:与传统的基于图像形态学的检测方法相比,基于深度学习的检测方法减少了冗余计算,正检率提高了19.1%,误检率降低了10.8%,说明基于深度学习的检测方法适合应用在输电线路防振锤故障检测中。