基于多源异构气象数据融合的线路状态识别算法

针对传统输电线路状态判断方法存在费时费力且准确率偏低的问题,文中在多源异构气象数据融合分析的基础上提出了一种输电线路状态判别算法。该算法由气象数据分析模块和输电线路故障判断模块组成,对于LSTM网络中存在超参数选择困难的问题,利用WOA算法进行自动优化,以实现对气象数据的特征提取。而输电线路故障判断模块使用航拍线路图像作为训练集,通过引入GAN网络完成训练,并采用AE网络进行改进,从而提升原网络的性能。在实验测试中,所提算法在数据处理层面的MAE仅为0.1159,其余多个测试指标也均优于对比算法,同时还可根据训练得到的多源数据特征来对当前线路状态进行准确预测,表明了该算法具有良好的综合性能与工程实践能力。

国家能源集团铁路调度信息系统数据共享技术研究

国家能源集团拥有煤炭、电力、运输、化工等全产业链业务,铁路在运输产业中占据主导地位,铁路产业数据集中管理、协同、共享极为重要。铁路数据具有数据规模庞大、类型多样、分布广泛、实时性强、安全性高等特点。对国家能源集团铁路数据进行分类,分析铁路数据共享现状,研究国家能源集团铁路调度信息系统数据共享技术,建立铁路数据共享模型,通过数据采集、数据标准化、数据服务等技术方法对模型进行实现。建立国家能源集团铁路调度信息系统数据共享平台,整合铁路数据资源,优化铁路数据交换方式,实现全集团铁路数据集中管理和统一共享,支撑铁路产业板块深度数字转型,助力国家能源集团铁路运营管控新模式。