基于人工智能的电力负荷预测与调控技术研究

快速崛起的中国经济,携带的是对电力的巨大需求,若要保证电网稳定,降低运营成本,便需对电网负荷有准确预测和有效控制。人工智能技术成为涌现在这个问题前的有力工具。本篇文章着重研究这一工具在电力负荷预测和调节领域的应用,将历史数据与深度神经网络模型有机结合,预测准确度大幅提升,从而使电网运行效率居高不下;文章并进一步针对深度学习技术在电力负荷预测方面作了深入研究。电力供应的稳定性,一直是供电单位的首要考虑点,引入优化算法,进行电力调度策略的决策,使之实现。实验研究让人工智能在电力负荷预测与调节中的优越性得到了有力验证。将人工智能技术引入电网负荷预测控制环节,不仅可以提高电网运行的稳定性,而且增进经济效益,看来这方面广阔的应用前景正在发挥作用。

电力系统中基于机器学习的故障诊断方法研究

电力系统日益复杂化,传统的故障诊断方法已不能满足要求。本论文针对电力系统故障诊断问题,提出了一种基于机器学习的电力系统故障诊断新方法。首先,根据电力系统的特点,建立包含故障类型、故障位置和故障时刻等多维信息的故障数据库。在此基础上,利用决策树,支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等机器学习算法对模型进行建模。与传统的故障诊断方法相比,本文提出的方法在正确率和召回率等方面都有较大的提高。该方法具有自学习、自适应性、易集成等优点,能较好地满足复杂、实时的电力系统故障诊断要求。提出了一种基于小波变换的电力系统故障诊断方法。

加强电动机的日常维修和保养

在现代化生产程度很高的今天，企业的生产，产品的加工制造以及人们的日常生活都离不开电动机的使用，在电动机的使用过程当中有很多注意事项以及要求，否则将会发生机器的损坏，这对企业的运转，人民生活等都会带来诸多不便。对电动机常见的故障，主要分为电气和机械两种，每一种故障都给电动机的安全运行带来极大威胁。因此，对电动机的故障分析维护与检修更显得至关重要。