配电网络模型二次校核方法

随着用户对配电网供电可靠性的要求越来越高,传统故障处理模式已无法满足用户需求,以智能分布式馈线自动化为代表的新技术逐渐兴起。为了解决智能分布式馈线自动化系统与主站之间存在拓扑不统一、不准确的问题,文中提出拓扑模型的二次校核方案,通过分析拓扑类型、拓扑变更原因和拓扑更新方式,论述了拓扑校核的必要性,介绍了一次校核对象、方案及其缺陷。在此基础上,搭建二次校核的总体框架,设计灵活的校核模式并提供相应的算法,开发出具备二次校核功能的校核系统,以辅助模型维护人员的校核工作。

基于人工智能图像深度学习技术的二次回路智能校核系统研究

通过人工智能图像深度学习技术,实现了电力系统二次回路的智能校核。对二次系统图纸、现场照片或视频等图像素材进行机器深度学习,提取图像中的端子接线、二次元件标签标识等元素,结合二次回路设计相关规则和技术要求,实现对二次回路图实一致性智能核对,达到用机器代替人工,减少人力投入,消除作业人员主观因素干扰,提升校核工作质量的目的。基于AI图像深度学习技术的二次回路及定值智能校核系统的开发,将作为电网运行检修的强有力的辅助手段。