基于深度学习的电气设备运行状态预测和健康管理研究

本文研究了基于深度学习的电气设备运行状态预测和健康管理方法,重点探讨了长短期记忆(LSTM)网络在处理电气设备数据中的应用。通过一系列实验,本文验证了深度学习模型,尤其是LSTM网络,在预测电气设备的运行状态和健康管理方面的优势。相比传统方法,深度学习展现出更高的准确性和效率,能够适应复杂和动态的运行环境。研究结果表明,深度学习技术在电气设备的健康管理领域具有巨大的应用潜力,为未来的研究和实践提供了新的视角。

基于人工智能技术的新能源发电系统故障检测与智能维护研究

随着新能源发电系统在能源领域的广泛应用,其可靠性和稳定性日益受到关注。本研究旨在通过引入人工智能技术,特别是卷积神经网络(CNN),来实现对新能源发电系统故障的精准检测和智能维护。通过深入分析新能源系统的架构,本文建立了一个多通道时间序列数据的CNN模型,能够对系统运行状态进行实时监测,并在发现故障时提供智能化的维护建议。实验结果表明,所提出的模型在故障检测和维护方面相较传统方法表现更为优越。这为新能源发电系统的智能化管理提供了一种创新的思路和解决方案。

基于区块链技术的分布式能源交易与管理平台研究

区块链是现代科技飞速发展背景下的新兴产物,属于分布式基础架构,具备去中心化、公开化、透明化、不支持篡改以及可溯源等特性,和分布式能源交易的标准与要求不谋而合。现阶段,分布式能源交易体现出了极强的自治、自发进行等特征,加之分布式能源具有显著的个体趋利特点,导致其出力存在严重的不稳定以及不确定性,对交易的执行率与成功率均形成强烈的负面影响。本文针对基于区块链技术的分布式能源交易与管理展开研究,介绍基于区块链技术的分布式能源交易模式,构建了基于区块链技术的分布式能源交易与管理模型,测试结果表明平台具有较佳性能,能保障区块链能源交易的顺利进行。