基于深度学习的新能源变电站设备检测模型研究

新能源发电行业正朝着无人值守、少人值守的方向发展,变电站智能机器人巡检方案通过整合不同的技术来实现这一目标,从而替代运维人员执行对站内室外高压设备的巡视检查、对电表数值的现场读取、对电力设备运行数据的实时采集等任务,并预测可能发生的故障,旨在为巡检机器人提供电力设备自主识别能力,模拟人工巡检中对各种设备进行定制化检查,涉及的设备类型有变压器、断路器、互感器、隔离开关、仪表、阀门等。鉴于变电站现场环境的复杂性,提出了一种基于深度学习的实时设备检测模型。结果表明,该模型的平均精度在90%以上,验证了该设备检测模型的实用性,并展示了其在巡检机器人系统上的应用潜力。

AR增强现实技术在光伏电站运检中的应用

光伏电站是国家鼓励的新型、绿色开放能源项目,也是重要的能够自由利用的可再生能源之一。我国目前已经建立了多处大型、中型光伏电站,为了能够确保光伏电站能够稳定、高效地运行,就需要做好光伏电站设备的运行检修工作。传统的电力设备的运行检修需要依靠大量经验积累,效率比较低,对运行检修人员的要求也很高,并不适用于光伏电站。该文提出引入基于AR增强现实技术的光伏电站运行检修系统,借助AR技术在图像识别、信息叠加、实时通信等优势,实现设备异常自动排查、工作指引、数据实时保存等诸多功能,有效地提高了光伏电站运行检修的效率,降低了出错率。

电站三维数字化模型技术的研究与应用

现代化社会发展中,各行各业的生产运营都离不开电力能源的支持,且随着互联网和高科技技术的创新发展,电力能源已经成为人们不可或缺的战略性资源。改革开放以来,我国电力企业一直遵循“管控一体化”的发展思想开展电力工作,在行业发展中积极应用信息化技术与先进工艺改善电力系统管理模式,且在数字化建设中取得了不俗的成绩,比如厂间管控一体化、现场总控系统、分散控制系统以及信息管理系统与信息监控系统融合等。随着大数据、云计算、人工智能、三维可视化以及移动网络等新兴技术的发展进步,电站智能数字化建设发展工程逐渐推进。智能电站主要利用数字化技术与通信技术实现智能传感、指令执行、系统控制以及全面管理等操作,以此保证电站运行的高效性、安全性以及环保性,且能够与智能电网系统之间相互协调、相互配合,为社会提供更加优质安全的电力资源。基于此,本文首先对三维数字化模型技术的应用目的进行简单分析,随后对三维数字化模型技术特点进行分析,以此探究电站三维数字化模型技术的应用效果。

太阳能光伏发电效率提升措施探讨

众所周知我国是一个有着十几亿人口的大国,经济水平的快速提高,推动了工业进展的加快,使得地球上有限能源急 剧下降,并且随机工业化水平的提高,对人们的日常生活环境也造成了一定程度的破坏。目前石化燃料是人类能源的主要提供者, 石化燃料在燃放时会释放出很多温室气体以及有害物质等,对生态环境造成破坏,持续性造成环境的恶化,直接威胁到我们每个 人的健康生存,因此,对不可持续发展的能源获取方式进行改革是很有必要的,其中主要的手段是通过提高人们的能源节约意识, 不可随意浪费,同时大力发展绿色的可持续发展的新能源,减少石化燃料的燃烧。太阳能属于可再生的绿色能源,取之不尽用之 不竭,利用太阳能光伏发电有利于环境的改善。本文将介绍太阳能光伏发电的特点,并就如何提高太阳能光伏发电效率的途径进 行分析,希望为后续的发展提供帮助。