基于tesseract训练的电力告警信号特征识别方法

为缩小电力告警信号峭度指标极值差水平,增强电网主机对告警信号特征的识别准确性,提出基于tesseract训练的电力告警信号特征识别方法。在tesseract训练布局环境中,分别识别信号字符的特定行区域与列区域,完成基于tesseract训练的信号字符标记。在此基础上,提取关键电力告警信号特征,通过计算识别阈值方式,完成特征信号参量暂态传输行为处理,实现基于tesseract训练的电力告警信号特征识别方法设计。实验结果表明,与多特征组合识别方法相比,文中方法在tesseract训练引擎作用下,电力告警信号峭度指标极值差水平得到较好控制,提升了电网主机对告警信号特征的准确识别能力。

基于机器学习的电力调度SCADA系统信号自动识别研究

为解决传统电力调度人工信息联调工作量大、费时耗力的问题,通过融合AI控制鼠标操作轨迹智能构建、电网模型数据信息一致性核验、数据采集与监视控制(SCADA)系统文字自动训练、SCADA告警信息识别、SCADA电力设备图像辨识等,提出一种基于机器学习的电力调度SCADA系统信号自动识别技术并进行应用验证,结果表明该技术的识别效率和准确率均高于人工判别,解决了人工易遗漏、易出错的状态,有效保障了电网运行的安全。

基于图像识别技术的电力调度主站系统信号自动对点系统

针对传统电力调度主站系统信号自动对点系统中存在的噪点较多,导致对点结果精准度差等问题,提出基于图像识别技术的电力调度主站系统信号自动对点系统。使用IEC61850作为远动通信网络通信标准及电力调度主站内部及电力调度主站与调度站之间唯一的网络通信协议。借助两台服务器,通过两张网卡连接调度终端系统局域网。利用测控装置结构,采用超低电压技术,在全双工况下运行。利用设备模拟器建立多个并发字连接,对多个PMU子站进行仿真。采用图象识别技术进行去噪处理,计算输出像素值,将调度信号与远动信号进行比对,并进行关联,自动比对站内信号与远动信号的可视化结果,实现信号的自动对点。实验验证结果可知,该系统遥信、遥测、遥控点数与实际值偏差分别为1个、0个、1个,对点结果精准。