电力行业边缘智能计算设备标准体系构建技术研究

随着电力行业的快速发展,边缘智能计算设备在电力系统中的应用越来越广泛。本文旨在探讨构建电力行业边缘智能计算设备标准体系的重要性和必要性,并提出一个系统化的标准体系框架。通过分析现有的技术和应用场景,基于属性划分法,围绕设备的基本功能要求、智能要求、安全性要求、扩展性要求及可靠性要求制定了详细的标准策略,涵盖设备的硬件、软件、支持算法、通信、安全标准、数据协同管理、系统管理维护等多个方面。本文的研究有助于推动电力行业边缘智能计算设备的规范化发展,提高整个系统的可靠性和效率。

面向电网设备缺陷识别的多模态感知模型的构建与优化

在电网设备的维护和管理中,缺陷识别是预防设备故障的关键环节。然而,传统的缺陷识别方法主要依赖于可见光和红外数据的处理,会面临识别精度低、泛化性差等问题。针对这些挑战,本研究提出了一种基于Transformer的多模态缺陷识别方法。该方法通过整合可见光、红外数据等多种数据模态,克服了单一模态数据的局限性,为缺陷识别提供了更为丰富的信息。利用U-Net网络结构,有效提取了电网设备图像中的特征信息,为后续的缺陷识别提供了坚实的基础。同时,对Transformer结构进行了优化,提高了其在电网设备缺陷识别任务中的性能,实现了对变压器、套管、断路器等电网设备的精准定位和缺陷识别。实验结果表明,该方法明显提升了缺陷识别的效果,不仅提高了识别精度,还增强了模型的鲁棒性,使得模型能够更好地适应不同设备和缺陷类型的识别任务。