H集团公司信息化项目质量检测管理系统搭建分析

信息项目检测管理缺乏统一信息化平台,检测管理沉淀不足,管理成果难以共享,质量精益化管理水平难以满足降本增效管理的迫切需求。文章首先分析了H集团公司信息化项目检测管理的特点,着重介绍了其管理应用的流程,并展示了新的流程带来的经济效益与社会效益。

光照变化条件下基于深度学习的人脸轮廓识别

在光照不均匀变化条件下难以精准区分人脸轮廓,导致人脸识别精度较低,因此提出光照变化条件下基于深度学习的人脸轮廓识别方法。在光照变化条件下,采集人脸轮廓三维图像信息。使用深度学习方法提取人脸轮廓特征,计算训练集字典稀疏程度,完成人脸轮廓输入数据学习与训练。引入二阶梯度信息,进行人脸轮廓频谱匹配。使用高斯统计去除离群点,区分光线和人脸轮廓,获取完整人脸轮廓。实验结果表明,在不同光照条件下,该方法的最高人脸轮廓识别精度为96%,因此说明该方法具有较高的识别精度。

基于云平台监控数据的锂离子电池一致性评估

基于电化学储能监测平台的实时监测数据,针对储能电站的电池组一致性进行深入分析。首先,通过电化学储能监测平台对电池的运行数据进行收集和整理,明确锂离子电池电压、温度和SOC等关键参量,形成一致性关键参量的表征。其次,提炼反映电池组一致性的评估特征数据。最后,研究运用基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对异常单体电池进行筛选。实验证明,该算法能高效获取储能电站运行数据中的关键电气特征量,准确评估电池组一致性状况,同时能够迅速定位潜在故障的单体电池。此研究对于提升储能电站运行的稳定性,实现电池一致性的及时判断和异常单体电池的精准筛选具有显著的实际意义。

大型软件回归测试用例选择优化策略

在软件回归测试时需要制定测试策略,选择有效测试用例进行测试以避免测试的盲目性.针对大型软件回归测试用例的选择问题本文提出一种新的选择方法并对其进行算法设计和实现.本文运用Uml用例图来描述系统功能模块间的关系,将UML图转换为有向图并通过有向图的遍历算法输出回归测试时需要测试的模块.通过实例研究表明,运用此方法能够显著提高回归测试中测试的效率和准确性,在保证了回归测试覆盖度的同时减少了测试的冗余度.

一种低功耗的电网巡检故障图像识别方法

针对计算机平台在图像处理过程中面临的高能耗问题,研究了电网巡检故障图像识别的低功耗神经网络加速方法.采用直接映射方式将卷积层与全连接层的计算分别映射至独立的计算核心,提出了针对图像处理过程不同阶段的优化方案,实现了不同运算层次与硬件资源之间的匹配,并通过遗传算法得到了神经网络的并行优化参数.结果表明,优化后的LetNet-5与AlexNet卷积神经网络运行能效分别为优化前的1.94倍和1.8倍,单张图片的平均处理速度约为原来的4~5倍和2~3倍.

能源大数据中心数据模型研究

能源大数据模型用于指导各级能源大数据中心规划、设计、开发、建设及运营等环节,支撑能源数据融合共享和价值挖掘。各级能源大数据中心能源大数据的共享开放实现的关键在于能源数据公共信息模型的构建。从能源行业数据出发,提出以国家电网公司SG-CIM模型为基础,构建能源大数据中心煤炭、石油、天然气等能源领域统一数据模型。阐述了基于统一数据模型的数据的特征提取算法、模型训练的具体实现路径,基于能源大数据中心实际数据应用需求,提出了能源大数据典型价值挖掘应用场景。

量子保密通信在电网业务应用的方案研究与设计

电力通信网作为与电网共生并存的第二张实体网络,其通信的安全性对电网的运行有着很大的影响。文章以量子保密通信技术在电力通信网中的应用为出发点,给出了相应的架构设计原则,并为量子保密通信技术在北京城域配电自动化业务中的应用设计了相应的部署方案。该方案满足了电网生产领域中不同的业务需求及高安全等级通信的需求,为类似应用场景提供了参考,并从电力业务应用的角度提出量子通信技术的发展方向。

改进的SAGA算法在变电站巡检作业调度中的应用

针对多资源约束条件下变电站巡检作业调度问题,根据巡检成员的位置、当前任务、任务详情、待执行任务、巡检设备、设备历史巡检记录等因素,构建数学模型,并在此模型基础上提出一种改进的遗传算法。该算法解决了传统遗传算法陷入局部最优解的问题,且具有收敛速度快的特点。实验结果表明,SAGA算法在解决变电站巡检作业调度问题方面要优于GA算法,且具有更高的求解效率。

基于深度集成学习的人脸智能反馈认知方法

人脸识别技术是深度学习的重要研究领域。为了克服传统开环人脸认知模式以及深层神经网络结构的缺陷,模仿人类实时评测认知结果自寻优调节特征空间和分类认知准则的认知模式,借鉴闭环控制理论思想,探索了一种基于深度集成学习的人脸智能反馈认知方法。首先,基于DEEPID网络建立人脸图像由全局到局部具有确定映射关系的非结构化特征空间;其次,基于特征可分性评测和变精度粗糙集理论,从信息论角度建立非结构化动态特征表征的人脸认知决策信息系统模型,以约减非结构化特征空间;再次,采用集成随机权向量函数连接网络,构建简约非结构化特征空间的分类认知准则;最后,构建人脸认知结果熵测度指标,为人脸特征空间和分类认知准则的自寻优调节机制提供量化依据。实验结果表明,较已有方法,该方法有效地提高了人脸图像的识别率。

ABAP程序性能优化研究

文章根据安徽省电力公司ERP系统在运行过程对二次开发程序性能优化方法进行了总结,介绍了ABAP程序性能分析方法,详述ABAP程序常用和非常用性能优化方法,并对程序优化后的运行效果进行了总结。

基于GIS和TOPSIS-PSR的湖南省洪涝灾害后恢复力评价

针对当前洪灾恢复力评估对洪灾与承灾体、自然环境之间关系阐释不明的问题,以湖南省洪灾后恢复力为研究对象,提出应用压力-状态-响应(PSR)概念构建洪灾评价指标体系,在此基础上建立了TOPSIS诊断模型,并基于GIS平台予以可视化。结果表明,PSR概念以因果关系描述洪灾恢复力的多元结构与功能差异,对指导灾害管理具有积极意义;就压力而言,湘西北、湘南致灾压力较小,湘中致灾压力略大;状态指数分布与全省经济社会发展水平一致,长株潭地区较高;响应分析显示,湘北地区防洪治理效果显著。全省洪灾恢复力呈条带分布,湘北-湘东洪灾恢复力较好,湘中、湘西南和岳阳洪灾恢复能力偏差。该量化模型还具有易于维数扩充、可操作的特点,应用前景良好。

基于下采样灰度投影的电子稳像算法研究

为了快速、准确地稳定矿井车载摄像系统获取的抖动图像,提出了一种基于下采样灰度投影的电子稳像算法。首先对图像进行直方图均衡化处理,以提高图像对比度;为减少算法运算量,削减局部运动物体的影响,通过下采样方法对图像进行多分辨率分层,选取相邻2帧低分辨率图像及其预定子区域分别进行灰度投影运算,并对运算结果进行加权求和处理,获得最终的全局运动矢量;最后根据卡尔曼滤波获取的补偿量,通过自适应相邻帧补偿方法对图像进行运动补偿,以解决误差累积问题。实验结果表明,所提算法在准确度和运算时间上都优于传统灰度投影算法,且能实现长时间连续稳像。

北斗系统在输电线路防灾监测中的研究与应用

输电线路覆盖范围广、输送距离长,沿途所经区域环境条件恶劣、地质地形复杂,存在巡检效率低、复巡周期长、监测数据不精确等问题。文章利用北斗系统及地基增强系统,采用综合分析法准确、可靠地获取高精度的毫米级监测数据,全面掌握各类风险的实时状态信息;构建输电线路杆塔变形及塔基地质隐患防灾监测应用体系,通过实地化应用和数据分析为线路防灾应用提供技术参考,对保障线路安全运行和防灾减灾具有重要意义。

基于泛在电力物联网的储能云网平台应用研究

储能是智能电网及能源互联网构建中不可缺少的组成部分,目前尚未形成以储能为中心,聚合集中式储能、分布式储能及新能源产业链资源的统一服务平台。文章从促进储能及新能源资源开放共享、高效利用出发,提出了储能云网概念,阐述了储能云网平台架构和功能架构,构建了储能云网模型,并提炼出"储能云网"+新能源运营、"储能云网"+园区综合能源服务、"储能云网"+系统级备用电源租赁托管等创新业务模式,并在某园区进行验证。验证结果表明,储能云网平台可以促进清洁能源消纳,带动储能生态圈全产业链共同发展。

基于轻量级深层神经网络的人员安全管控平台研究

人脸识别技术是深度学习的一个重要领域。为了克服深度神经网络的复杂结构和训练以及softmax层万局逼近能力的缺陷,文章基于ShuffleNet和集成随机权向量函数连接网络分类器(Random Vector Functional-Linknet,RVFL),探索了一种基于轻量级深层神经网络的人脸识别模型,在改进识别精度的同时,降低深度神经网络训练的复杂度,并面向具有不同安全等级要求的基建、营销、运检、安监、信息通信等电网核心业务领域,基于所构建的模型开发了通用的人员安全管控平台,构建多渠道的实名鉴别服务、多级别的身份管理服务、多元化的身份凭证管理服务以及统一身份认证服务整体解决方案,解决了人员真实身份验证和人员安全行为管控问题。实验表明平台能够简化工作流程,提高运行效率,降低管理成本。

基于北斗地基增强系统的输电线路舞动监测系统

导线舞动是造成输电线路故障的主要因素之一,随着电网设备状态评价与检修的深入开展,迫切需要对导线摆动参数、舞动轨迹等信息进行实时采集,以实现舞动危险的量化评估、趋势预警、防灾治理。文章利用我国自主建设的北斗卫星导航系统,首先提出了一种基于北斗地基增强系统的广域输电线路舞动监测方法,采用了单频动态后处理技术(PPK),实现了全网同频监测下的导线舞动轨迹点输出;其次结合理论环境测试试验和实地化应用验证,分析了监测方法的可行性及轨迹精度性能,为舞动机理研究和舞动治理提供可靠的技术支撑。

面向能源互联网的时空智能应用关键技术研究

能源产业价值链的生产-配送-储存-消费各价值环节中,从能源配置角度应按负荷需求转换为与负荷最接近的品位(电-油-气-储等),实现在能源互联网构成的空间中高效流动,并从时间、空间上优化能量的生产、传输和使用。现有能源数据具有较强的时空分布特性,且数量庞大、类别繁多,无法实现对各价值环节相关要素进行实时感知、规律挖掘、历史溯源、预测预警等。文章充分发挥大数据、地图基础数据、位置服务生态、可视化引擎等互联网技术优势,分析了能源互联网多时空尺度问题,提出了一种面向能源互联网下的时空智能应用框架,探索了能源互联网下时空智能应用方向,融合汇聚了多源多类型、多时间尺度的能源数据,助力建设高效安全、互联互通的能源互联网络。

面向智能电网的天地一体化高精度增强网络研究

随着我国北斗三代卫星导航系统的建设和应用,高精度定位服务在电力行业应用需求日益增长,其中地基增强系统和星基增强系统发展迅速,利用星基增强系统差分服务作为地基增强系统网络RTK差分服务的补充,能够实现长距离、大范围的载体无缝导航高精度定位服务。文章在星地基增强高精度定位系统架构基础上,致力于构建面向智能电网建设的互通、协同的天地一体化高精度增强服务体系,以满足能源互联网不同场景、不同精度的应用需求。分析了多种应用场景并通过实际场景验算了星地基增强系统高精度精准服务体系的服务可靠性,为互联网能源位置服务和时空智能化提供技术支撑。

北斗高精度位置服务在智能电网中的应用

随着我国北斗卫星导航系统建设和行业应用的发展,其逐步渗透到我国电网生产和管理中的各个方面,尤其智能电网的建设与运营对高精度位置服务需求正不断提升。针对北斗精准服务产业发展现状,文中研究构建了一种以云平台为基础的基于北斗高精度位置服务的精准服务体系架构,分析了该体系架构在电力业务中的多种应用场景,并通过应用实践验算了北斗精准服务体系的服务可靠性,为电网位置服务和时空智能化提供技术支撑。

应用ERP系统处置电网企业废旧物资的探索与实践

为进一步加强资产报废与废旧物资保管处置、资金回收以及相应的财务处理等各环节的业务协同,实现闭环管理,规范废旧物资处置业务,提高废旧物资处置效率,某省级电网公司借助ERP平台,结合当地实际业务重组流程,建立废旧物资全流程、全生命周期管理的应用系统,通过多个信息系统的信息交互,实现全过程管控。该应用既达到了节能增效的目的,又实现了物资报废与废旧物资的精益管理,防范了国有资产流失,提升了电网公司废旧物资处置管理的信息化应用水平。