大数据技术及其在智能电网中的未来应用

电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各个环节。依托数据平台,整合数据资源,基于智能终端、云计算、人工智能与大数据挖掘技术对众多影响数据做深度分析,在能源的分析预测,用电交易、防范电网风险、能源资源分配调度方面开展积极探索与实践,实现更高效、盈利、资源节约共享的智能电网建设与能源资源的优化配置。

大数据技术在国网电商平台的应用

数据即价值,依托于国网电商数据平台,整合居民用户与企业用户数据资源,利用大数据进一步提高国网电商平台的智能化建设,实现更高效、盈利、信息共享、互惠共赢的国网电子商务平台。大数据技术通过收集居民用户和企业用户在电商平台上的行为信息、用电信息、缴费信息等信息,结合神经网络等深度学习与机器学习算法,实现用户画像分析、精准营销、个性化服务、互联网金融、信用评价、提升用户体验和业务流程全方位管理。除此之外,本文提出将依靠大数据分析的订阅式电商模式应用于国网电商平台,助力国网电商平台经营新模式。

基于卷积神经网络的稀疏目标场景下智能视频人数统计方法

行人检测是智能交通视频分析的基础技术之一,也是计算机视觉中的关键技术。本文基于卷积神经网络的Faster R-CNN框架,采用多层网络构建深度卷积神经网络,实现复杂环境下的行人检测。基于深度学习的目标检测算法从海量数据中自动学习特征,此外,还采用了基于opencv的高斯前景检测方法,将其与深度神经网络检测方法融合,从而整合了运动信息与静态检测的结果,降低了漏检率,提高了检测准确度,相比传统的目标检测算法有更好的检测效果。最后,本文给出了稀疏人群场景下的行人人数评估方法,以减少当前帧视频人数检测的误检率,提高检测精度。

基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型

电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间,但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为建立精确的柴油机性能预测模型,利用回归支持向量机,通过对试验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异,所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象,建立支持向量机预测模型,分析其预测性能受参数选择的影响,并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明,基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型,且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。

三坐标测量机超量程深孔测量技术应用

针对某V型柴油机机体气缸孔检测,提出三坐标测量的实现方法,通过测量实例分析了三坐标测量机测量系统不确定度,并在此基础上对部分形位公差检测方法进行探讨,对检测能力进行计算。评定结果表明该三坐标测量系统检测能力足够,检测结果达到测量要求。