基于深度学习的智能电网电力运行状态监测与预测研究

在智能电网的电力运行状态监测与预测领域,实时性和准确性是评估系统性能的关键指标。传统方法在处理大规模、高维度的电网数据时面临着效率和精度的双重挑战。本研究提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的方法,旨在提高状态监测的实时响应能力和预测的准确度。通过设计一个多层次的CNN架构,该方法能够有效地提取电网数据的时空特征,并通过深层网络结构实现复杂模式的识别。实验结果表明,与传统机器学习算法相比,所提方法在电力系统状态分类准确率和预测时间序列未来趋势方面均展现出显著的性能提升。

浅谈变电站综合自动化系统运维工作需要注意的几个问题

变电站是我国重要的电能转换结构,主要负责将原始电能的电压进行升高或降低处理,以满足社会各方的用电需求伴随着科技的飞速发展,综合自动化系统被越来越广泛的应用到变电站中,并且发挥了非常重要的作用。同时,变电站是电力输送的重要环节,其运行稳定和安全至关重要。为了提高供电效率和可靠性,近年来越来越多地采用变电站综合自动化系统技术进行改造。因此,本文重点研究变电站综合自动化系统运维工作需要注意的几个问题,以保证变电站正常运转并及时发现故障。

基于物联网的变电站自动化设备智能诊断与维护系统研究

本文针对变电站自动化设备在故障检测、预防性维护以及数据处理效率方面的问题,提出了一种基于云平台的智能诊断与维护系统。本系统利用物联网技术实现对变电站设备的实时监测,并通过云平台的强大计算和数据分析能力,进行深度数据处理和故障诊断。云平台的应用不仅优化了数据处理流程,提高了故障检测的准确性,还通过智能算法支持了预防性维护决策,从而显著提高了设备维护的效率和有效性。实验结果表明,该系统在提高故障诊断效率、减少维护成本以及增强操作的可靠性方面取得显著成效,有效地促进了变电站自动化设备的智能化管理和维护。

深度学习驱动的电气自动化系统智能故障诊断与预测技术研究

本文探讨了深度学习在电气自动化系统智能故障诊断与预测中的应用。通过构建包含多源异构数据的实验平台和数据集,提出了一种基于深度学习的集成诊断与预测方法。实验结果表明,所提出的集成模型在准确率和召回率方面显著优于单一模型,验证了深度学习在提升电气自动化系统故障诊断与预测性能方面的有效性。

智能变电站组网实例分析

为了实现高效的无人值守变电站,以某220 kV智能变电站实际组网为例,介绍三层两网的组网方式,重点阐述过程层结构和技术方案。

一起220kV智能变电站闰秒异常的实例分析

针对某220 kV智能站测控装置告警现象,介绍因同步时钟装置闰秒调整而引起的测控装置失步原因的查找过程,并提出后继改进措施。