基于深度学习的特高压直流控制保护系统可视化技术

特高压直流控制保护系统是特高压直流输电工程的“大脑”,控制保护系统设备采用分层分布式结构,不同层次、同一层次不同区域的装置之间均通过电缆、光纤进行大量的信号交换,构成了一套庞大而复杂的系统。此外,特高压直流控制保护系统设备的连接关系和信号交换等信息分散在不同载体上,信息检索工作量巨大。这些都使得特高压直流控制保护系统的运维检修难度大大增加。针对这些问题,提出基于深度学习的特高压直流控制保护系统图纸识别和可视化技术方案,采用自定义的控制保护系统图纸模型格式,将基于候选区域的快速卷积神经网络Faster R-CNN和光学字符识别Tesseract-OCR引擎结合,识别控制保护系统图纸中的信息并自动完成图纸建模,将模型存入数据库中,依托数据库便捷的查询方式,直观地展示控制保护系统的原理,提高数据检索效率。

智能巡检机器人在海上风电升压站的应用

为了解决传统海上风电升压站巡检工作中人力物力消耗高、效率低、无法直观管理等问题,提出了用智能巡检机器人替代运维巡检人员的应用要求;阐述了智能巡检机器人的系统结构组成;详细介绍了智能巡检机器人的后台软件系统、供电系统、通信系统、机器人系统等重要组成部分,机器人的防腐设计以及系统的主要功能。通过现场工业性试验情况表明,智能巡检机器人实现了“自动化减人”的目标,降低了成本,提高了自动化程度和故障处理效率,具有良好的经济技术效益。

基于深度学习的海上升压站仪表识别方法

随着人工智能和自动化水平的提高,机器人被越来越广泛地应用于变电站、升压站等场所巡检,为图像采集带来了便利,但是仪表图像的自动读数识别准确性问题尚未很好解决。提出一种基于深度学习的仪表识别技术,将仪表识别过程简化为仪表检测和仪表识别两个子任务,针对子任务的特点和难度设计不同的深度学习模型,通过某海上升压站现场采集的仪表图片对模型进行训练和验证,结果表明提出的模型具有较高的准确度和识别速度。

城市综合智慧能源系统云平台建设探索

近年来,随着信息技术与能源技术融合、数字化技术的推进,城市综合能源管控将以大数据、能源互联网等新兴信息技术为基础,拓展产业服务种类,迸发巨大的市场经济价值。传统能源行业与工业互联网技术相融合,建设的城市综合智慧能源云平台将成为面向用能用户的互联网窗口,平台以能源大数据为基础,通过分析与开发利用,为智慧城市建设、用能用户、供能用户和其他第三方提供数据支撑和增值服务,将各个单元之间信息互联互通的桥梁,是城市综合智慧能源供应服务实现“互联网+”的重要载体。

浅析智慧电厂中微服务以及API网关的设计和应用

随着电力体制改革的深化,电力市场的竞争日益激烈,电力企业的生存能力越来越依赖其管理水平的提高,尤其是电力生产和营销管理水平的提高。文章提出一种适用智慧电厂建设的微服务以及API网关的设计方案。介绍了系统的架构以及主要功能。

电子仪表测量技术和故障的检查处理方法

近年来,我国经济发展极其迅猛,随着新时代的到来,电子产业也有了较大的突破。在电子仪表测量领域,其发展水平不再只停留在传统电子测量优化上,而是在原理、功能、自动化水平等各个方面都有了巨大的进步。目前已经出现了虚拟仪器,并且有了自动化、智能化的特点。由于电子仪表的更新换代,使得电子仪表测量技术也发生了相应的变化,并且对电子仪表的故障检查处理方法也有所变更。文章对当前应用的电子仪表测量技术进行了概括,并总结出一些常见的电子仪表故障检查处理方法。

深冷液化空气储能系统循环效率分析

储能技术可以有效解决可再生能源的间歇性和随机波动性在发电并网时造成的电网电压不稳定、系统暂态稳定性消失等问题。文章从全局的角度建立了新型深冷液化空气储能(LAES)系统完整的热力循环图,对影响循环效率的因素进行了分析。