基于BIM技术的输变电工程智慧管理研究

随着电力需求的持续增长和电网建设的不断推进,传统的输变电工程管理方式已成为制约输变电工程建设与发展的重要因素。因此,系统研究基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术的输变电工程智慧管理策略,深入探讨BIM技术在的应用价值,并选取了具有代表性的输变电工程项目作为案例进行分析。研究发现,BIM技术在设计阶段可提升设计质量,优化设计方案;在施工阶段可精确控制施工进度,优化资源配置;在运维阶段可实现设备的实时监控和预警,提高运维效率。通过实施以上策略,期望能够显著提升输变电工程管理的协同效率、精准度和成本控制能力,进而推动整个行业向智能化、精细化方向迈进。

基于深度学习的配网设备故障预测方法研究

配网设备故障预测分析是电力系统正常稳定运行的关键操作。为了提升电力系统配网设备故障运维效率和精准率,利用ResNet50强大的特征提取能力和支持向量机(support vector machines,SVM)的高效分类性能,提出一种基于深度学习的配网设备故障预测方法,并且对配网变压器故障数据进行深入的学习和分析。实验结果显示,模型的预测结果与实际值之间的相对偏差保持在±2%的范围内,充分证明了该模型在实际应用中的有效性和实用性。

基建队伍人才配置影响因素分析

基建队伍作为基建项目顺利实施、高质完成的重要前提保障,是提升电网建设能力与水平的重要影响因素之一。本文通过归纳总结基建队伍人才配置的影响因素,利用层次分析法对关键因素进行分析,得出不同因素对基建队伍人才配置影响的重要程度,帮助基建队伍岗位配置更加合理。