融合注意力与多尺度特征的电力绝缘子缺陷检测方法

针对无人机巡检时绝缘子缺陷因目标小、种类多、尺度差异大造成的漏检、误检问题,提出了一种融合注意力与多尺度特征的YOLOX-s算法。首先,在主干网络中融合坐标注意力机制,使网络能够更加准确地对绝缘子及其缺陷进行定位;其次,为解决绝缘子缺陷小目标特征丢失的问题,在主干网络尾端的空间金字塔池化模块引入多尺度深度可分离卷积,构建多尺度上下文敏感模块以充分提取多尺度信息;最后,在特征融合网络中用Shuffle unit替换原网络中的CBS堆叠结构,实现了模型压缩。实验表明,改进模型的FPS为26.4帧/s,mAP值达到了93.6%,相较于YOLOX-s提升了4.7%,在不增大模型参数量和计算复杂度的前提下,对多类型多尺度的绝缘子缺陷检测达到了更好的效果。该方法对提升电力巡检业务运维效率具有现实指导意义。

极端自然灾害下新型电力系统态势感知与知识图谱构建策略

面对极端自然灾害时,传统方法难以准确捕捉灾害事件的动态特征和风险演化规律。本文提出一种基于知识图谱(knowledge graph,KG)的电网故障处理框架。该框架结合电网拓扑图谱、运行逻辑图谱和故障案例图谱,旨在提升系统的态势感知(situational awareness,SA)能力,并强化信息一物理融合系统的可观性和可控性。通过实时大数据的挖掘和全过程知识图谱链路的构建,实现了对极端自然灾害事件的提前感知、情景描述、态势理解和演变趋势分析。本文还以“720郑州特大暴雨”为例,展示了灾前预警、灾中应急响应策略和灾后恢复的全过程;此外,通过故障处理KG的动态更新,确保了知识的持续积累,并为类似灾害提供了有效的知识支持。本研究不仅提高了新型电力系统在极端自然灾害下的应对能力,还为未来能源互联网的灾害应对提供了有力的理论支撑和实践指导。

一种基于NLP的智能培训系统中知识点与题库关联方法

随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术在各个领域得到了广泛应用。文章提出一种基于NLP技术的智能培训系统中知识点与题库关联方法,该方法利用NLP技术对培训材料进行文本分析,自动提取知识点,并基于知识点和题库之间建立关联模型,实现试卷题目的自动分配。该方法能够有效提高培训系统的智能化水平,提高培训效率和质量。

打造具有电力特色的培训师胜任特征模型

由于存在极强的专业性和行业、企业特殊属性,决定了上海电力的培训师资具有极低的外部替代性,培训师作为一个特殊人才群体,无论能力还是动力角度的安排,都需要一套科学、精准的标准体系,从而实现对培训师的有效激励牵引,激发培训师在培训工作上的参与和敬业。为此,设计开发了具有电力特色的培训师胜任特征模型,这对于打造上海电力培训人才度量衡是具有独特创造意义的实践。

电力企业教育培训项目成本精益管理分析

目前电力企业教育培训项目未精细到各类成本组成,在预算编制、控制和分析评价各阶段,仅体现项目总费用,未细化到具体组成,不能支撑进一步的精益管理工作。分析了教育培训项目成本管理的目标及组成,讨论了教育培训项目管理流程的现状及不足,提出了教育项目费用精益管理方案。以国网上海市电力公司培训中心教育培训项目为例,借助多维精益管理理念,结合实际业务需求,开展典型应用工作。

电力教育培训项目预算绩效评价核心指标库研究

针对教育培训项目开展梳理,通过对各类项目分析,建立了一套“易理解、可操作”的项目预算绩效评价核心指标,可为今后教育培训项目可研论证、过程管控及绩效评价提供必要基础。教育培训绩效核心评价核心指标研究为提高财政资金的使用效益做出的理论与实践探索,可为电网企业开展项目预算绩效评价工作积累宝贵经验。

基于CAVE的配电仿真培训系统的实现

针对传统配电仿真培训时场景沉浸感差、操作体验不理想的不足,设计了一种基于CAVE(Cave Automatic Virtual Environment)的配电仿真培训系统。系统采用虚拟建模技术构建仿真的配电三维虚拟场景,并通过高分辨率的三维立体显示方式输出,同时使用虚拟现实互动设备,实现学员与虚拟场景的交互。现场测试结果表明,系统能够使学员产生身临其境的沉浸感受和现场真实操作的体验。

华东区域电力客户与发电企业直接交易的可行性分析

电力客户与发电企业直接交易是电力市场深化改革的重要内容之一。介绍了华东区域电力客户与发电企业跨省直接交易模式开展的前提条件和经济利润的可行性分析。从经济角度提出了利润空间的概念以及计算模型,通过计算跨省交易的利润空间,得出上海地区典型大客户与安徽省发电企业进行跨省直接交易和在上海市内部进行直接交易相比,更具诱惑力,更能充分利用资源、体现价值和促进资源的优化配置。同时还验证了:输配电价的不同,将直接影响利润空间的大小;输配电价的合理性,将直接影响利润空间的准确度。

考虑电-气-热耦合和需求响应的虚拟电厂优化调度策略

热电联产机组以热定电的工作方式无法同时满足冬季供暖效率最大化和电力调峰需求,存在发电出力调节能力不足的问题。针对上述问题,提出了考虑电、气、热能源耦合特性以及需求响应的虚拟电厂优化调度策略。首先,为提升热电联产机组向下调峰能力,引入电制气设备和碳捕集技术,构建新型的热电联产耦合模型。其次,为提升系统运行的灵活性,考虑峰谷分时电价、热价,建立综合需求响应机制。然后,为减少系统发电成本,引入电、热储能装置,以系统总成本和电、热储能运行成本最小化为目标建立虚拟电厂双层优化模型,并根据下层优化模型的KKT(Karush-Kuhn-Tucher,KKT)条件将双层模型转为单层并线性化处理进行求解。结果表明,所提方法的碳排放、运行成本以及新能源消纳率达到最优,提升了热电机组向下调峰能力,满足了系统低碳性、经济性的需求。

面向风电机组运维的知识图谱构建研究与应用

规模化风机高频运维信息愈发呈现数据高维、类间互联、规模攀升的特点,传统人工孤岛式故障检修运维模式难以适应人机料法环一体式发展进程。针对风机全环节、全要素的主动运维要求,提出知识规则、主从设备、规范条例一体融合的风电机组运维知识图谱构建方法。利用图论文本关键词提取算法(TextRank)完成对风电专业运维文本的实体识别与关系抽取,用以提高特征词的提取精度。采用Neo4j图数据库构建风电安全管理规程图谱及风电设备运维图谱,实现多元数据的互联与可视,进而实现风电运维信息的智能化查询。应用上述方法构建了629个实体、742条关系类型的风机知识图谱。数据查询试验表明:该方法的精确率及召回率等主要指标均在89%以上,较传统数据库方法平均提升了6.5%。该方法建立了运维要求可视表达和类间任务关联。运维大数据的有效查询,将有助于节省双碳战略风电运维力量,提高运维智能化水平。

基于反熵权法的5G应用能力多级模糊综合评价模型

为加快5G在能源电力行业的应用,提出一种基于反熵权法的5G应用能力多级模糊综合评价模型。结合5G在能源电力行业的应用需求,建立完善的评价指标体系;采用反熵权法确定指标权重,降低主观因素的影响,保证权重的合理性;通过多级模糊综合评价法对指标进行模糊化处理并量化计算,提高评价的准确性。

基于大数据驱动的风力发电对竞争市场批发价格的影响

针对目前电力市场难以高效、智能地处理和分析大量数据的问题,提出了一种基于大数据驱动的技术来分析风力发电对批发电价的影响。通过探索竞争市场批发电价与风力普及率提高之间的关系,为电力市场中各类产消者提供有用信息。以艾伯塔省的电力市场为案例进行研究,基于该省电力系统运营商的公共数据,评估每100 MWh风力发电对电价的影响。结果表明,一般情况下,风力发电的增加在一定程度上降低了电力市场批发价格,但这种影响不是恒定的,而是取决于电力市场的运行状况。

fault500 kV变电站35 kV串联电抗器故障分析及建议

某500kV变电站主变35kV侧发生一起电容器组串联电抗器短路故障,通过对事故现场检查,结合故障录波器记录,对本次事故发生的过程进行了分析并得出结论。针对本次故障暴露出的问题,从串联电抗器安装位置、在线监测等方面提出了事故防范措施,对于变电站电容器组安全运行具有一定参考价值。

输配电线路带电作业仿真培训系统研发

综合国内外带电作业的理论研究成果及实践经验,结合上海多年带电作业理论研究基础及实践经验,采用虚拟现实技术,配合多种硬件仿真设备,研发了一套带电作业仿真培训系统,实训项目电压等级覆盖10~1000 k V。利用自主研发的带电作业台式仿真训练器等真硬件设备与三维仿真软件系统,使受训人员从视觉、听觉和触觉等几个方面获得几近真实的培训感受,能够从各个方面提升带电作业人员的培训效果。

青年员工成长地图设计与应用——国网上海培训中心青年员工培养模式探索

国网上海市电力公司培训中心(以下简称培训中心或中心)是国网上海市电力公司旗下的专业教育培训机构。近年来,随着新进员工的补充,中心青年员工队伍不断壮大,随之而来的青年员工培养与发展问题也日益突出。培训中心在借鉴相关组织学习地图实践经验的基础上,对学习地图原有理念和做法进行发展延伸,提出了成长地图的概念,并结合个人成长计划实施落地,在青年员工培养方面进行了有益的探索和实践。

典型电力安全突发事件演化及推演方法研究

针对我国电力安全突发事件时有发生,电力工作人员应急处置能力亟待提高的现状,基于电力安全突发事件典型案例,归纳总结出事件的演化规律及各个阶段的影响因素。比较国内外在应急决策模式、演化机理、事件模型、推演方法等4个方面的主要研究路线,选择适用于电力安全突发事件的基于情景和概率的推演方法,设计了应急推演系统框架,提出了一种基于专家系统的自学习理念。

泛在电力物联网环境下网络安全攻击研究

近年来网络攻击导致的大范围停电事故频发,信息安全形势日益严峻,电力与能源领域的网络安全直接关系着供电与用电安全,不容轻视。通过阐述泛在电力物联网环境下网络安全的有关概念及其架构;选取委内瑞拉大停电事例形象化分析恶意网络攻击过程;总结了泛在电力物联网环境下网络攻击的分类、应用场景、防护体系和未来可研究方向,提出了相应的防御措施,对泛在电力物联网建设具有重要意义。

基于贝叶斯网络的电力安全突发事件情景推演方法研究

电力安全突发事件难预测、演化复杂、危害大,而传统推演方式灵活性、经济性差,容错率低。以美加大停电为例,采用情景分析法分析其演化过程,由典型大停电案例总结出电力安全突发事件的一般演化过程;围绕情景状态、处理方法和处理目标3个要素分析了美加大停电事件演化的多条路径,构建了事件发展的情景网络,计算网络节点间的条件概率。基于Netica仿真软件搭建了事件的贝叶斯网络并实现了多路径推演。推演结果表明,不同的处理方法能改变事件演化路径和情景概率,该模型能较好地模拟真实事件。

如何通过培训考评提升电网工程施工队伍素质

电力企业施工人员是电网工程项目建设的实施者,是决定电网工程建设质量的重要因素。分析了现阶段电网建设工程施工队伍素质及培训现状,分别从施工人员考评准入及系统性培训规划建立两个方面,对施工队伍素质提升进行探索。

基于HCR和Bowtie的综合能源环境下电力网络安全风险分析

为进一步完善综合能源环境下电力网络安全应急响应机制,文中提出一种基于人因可靠性分析(Human Cognitive Reliability,HCR)改进的领结法(Bowtie)风险分析模型。即在应对综合能源环境下网络安全突发事件流程中,针对其中关键环节的人因可靠性进行量化评估,并运用Bowtie模型得出整体的网络安全风险防护屏障。实践验证表明:在综合能源环境下,该方法最终建立的Bowtie风险防护屏障可以完善现有的网络安全应急响应机制,减小电力网络安全突发事件中的人因失误概率。