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PowerVLM:基于Federated Learning与模型剪枝的电力视觉语言大模型
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作者 欧阳旭东 雒鹏鑫 +3 位作者 何绍洋 崔艺林 张中超 闫云凤 《全球能源互联网》 北大核心 2026年第1期101-111,共11页
智能电网的快速发展衍生出多模态、多源异构的海量电力数据,给人工智能模型在复杂电力场景感知带来了挑战,同时行业数据的敏感性和隐私保护需求进一步限制了通用模型在电力领域的跨场景迁移能力。对此,提出了一种基于Federated Learnin... 智能电网的快速发展衍生出多模态、多源异构的海量电力数据,给人工智能模型在复杂电力场景感知带来了挑战,同时行业数据的敏感性和隐私保护需求进一步限制了通用模型在电力领域的跨场景迁移能力。对此,提出了一种基于Federated Learning与模型剪枝的电力视觉语言大模型。提出了一种基于类别引导的电力视觉语言大模型PowerVLM,设计了类别引导增强模块,增强模型对电力图文数据的理解和问答能力;采用FL的强化学习训练策略,在满足数据隐私保护下,降低域间差异对模型性能的影响;最后,提出了一种基于信息决议的模型剪枝算法,可实现低训练参数的模型高效微调。分别在变电巡检、输电任务、作业安监3种典型电力场景开展实验,结果表明,该方法在电力场景多模态问答任务中的METEOR、BLEU和CIDEr等各项指标均表现优异,为电力场景智能感知提供了新的技术思路和方法支撑。 展开更多
关键词 智能电网 人工智能 视觉语言大模型 Federated Learning 模型剪枝
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基于改进YOLOv8s的变电铭牌识别提取算法研究
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作者 任立志 殷紫吟 +2 位作者 周晓童 张羽 杨虎 《物联网技术》 2026年第4期116-120,共5页
对电力系统中变电铭牌内容的自动高效提取的前提是精确识别出变电铭牌。针对目前的变电铭牌识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际应用场景中移动端的有效部署,提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化变电铭牌识别提取算法。首先将YOLOv8s... 对电力系统中变电铭牌内容的自动高效提取的前提是精确识别出变电铭牌。针对目前的变电铭牌识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际应用场景中移动端的有效部署,提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化变电铭牌识别提取算法。首先将YOLOv8s初始的主干特征提取网络替换为MobileNetV4网络,将特征融合网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,减少模型的参数计算量,同时降低模型权重的大小;其次,为提高对变电铭牌的识别精度,在特征提取中引入轻量化ECA注意力机制来捕捉铭牌的关键信息。测试结果表明,改进后的算法内存为原始YOLOv8s算法的1/2,且精确率、召回率、平均精度均值相比原始YOLOv8s算法分别提高了0.1%、0.3%、0.2%。最后将改进算法移植到树莓派4B中进行实际检测实验,结果显示该方法可以有效识别和提取出变电铭牌上的内容,证明了其对变电铭牌识别任务的有效性。 展开更多
关键词 变电铭牌 内容识别 YOLOv8s MobileNetV4 Ghost卷积 ECA注意力机制
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“互联网+无人机”条件下输电线路智能化巡维管理研究
3
作者 赵勇明 《移动信息》 2026年第1期271-273,共3页
随着我国电力事业的快速发展,输电线路规模持续扩大,电压等级不断提升,传统人工巡维模式已难以满足日益增长的电网运维需求。复杂地形与恶劣气候条件等导致的巡检效率低下、海量设备数据处理的滞后性等,逐渐成为影响输电线路安全性的关... 随着我国电力事业的快速发展,输电线路规模持续扩大,电压等级不断提升,传统人工巡维模式已难以满足日益增长的电网运维需求。复杂地形与恶劣气候条件等导致的巡检效率低下、海量设备数据处理的滞后性等,逐渐成为影响输电线路安全性的关键因素。在此背景下,“互联网+无人机”技术的深度融合,为输电线路智能化巡维管理提供了新的契机与突破。文中围绕互联网与无人机技术,对输电线路智能化巡维管理展开了研究,结合输电线路巡维管理工作中巡检范围广、环境复杂、隐患排查难度大等特点,探讨了“互联网+无人机”技术在输电线路巡维中的具体应用,为实现输电线路智能化巡维管理提供了参考。 展开更多
关键词 互联网 无人机 输电线路 智能化 巡维管理
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面向电力工程全生命周期的数字孪生体构建方法
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作者 朱婷佳 《信息记录材料》 2026年第3期84-86,共3页
为解决电力工程全生命周期的管理难题,本文提出一种基于全生命周期管理的数字孪生体构建方法。以多源数据融合、机理与数据驱动模型融合、虚实动态耦合等技术为核心,构建电力工程规划、设计、建设、运维、退役全阶段的数字孪生体。研究... 为解决电力工程全生命周期的管理难题,本文提出一种基于全生命周期管理的数字孪生体构建方法。以多源数据融合、机理与数据驱动模型融合、虚实动态耦合等技术为核心,构建电力工程规划、设计、建设、运维、退役全阶段的数字孪生体。研究结果表明:该方法可以实现设备状态实时监测,故障预测准确率提升,运维成本降低,全生命周期管理效率显著提高。数字孪生体技术为电力工程智能化转型提供了可复制、可推广的解决方案。 展开更多
关键词 数字孪生体 电力工程 全生命周期管理 故障预测 实时监测
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面向多类型查询需求的多层图表数据融合组织技术
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作者 黄振琳 胡嘉铭 +3 位作者 吴巨豪 李淳 汪绪先 张俊勃 《电气自动化》 2026年第1期43-45,共3页
针对单一类型数据库难以满足大电网复杂运行业务多类型查询性能需求的问题,提出一种多层图表数据融合组织技术。首先,梳理典型运行业务场景中的多类型数据检索需求,并基于数据检索需求特点提出融合层次图与二维表模型的数据组织方案;然... 针对单一类型数据库难以满足大电网复杂运行业务多类型查询性能需求的问题,提出一种多层图表数据融合组织技术。首先,梳理典型运行业务场景中的多类型数据检索需求,并基于数据检索需求特点提出融合层次图与二维表模型的数据组织方案;然后,在2669个厂站大电网中测试不同数据组织形式下对应数据库的检索性能。结果表明,在大电网复杂运行业务场景中,多层图表融合组织形式的检索性能优于单一的表或图以及无层次图组织形式。所提技术可为大电网多类型业务数据查询提供高效数据组织方案。 展开更多
关键词 电网运行业务 数据组织 数据查询 图数据库 层次图模型
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建筑电气无线监控智能化方法
6
作者 张秀岩 吕晓慧 孙敏 《移动信息》 2026年第2期199-201,共3页
针对传统建筑电气系统中无线监控手段智能化程度低、实时性差和故障预警能力不足的问题,文中提出了一种建筑电气无线监控智能化系统设计方法。首先,利用支持向量机对电气数据进行初步分类与异常识别,准确提取关键特征信息;其次,采用长... 针对传统建筑电气系统中无线监控手段智能化程度低、实时性差和故障预警能力不足的问题,文中提出了一种建筑电气无线监控智能化系统设计方法。首先,利用支持向量机对电气数据进行初步分类与异常识别,准确提取关键特征信息;其次,采用长短期记忆网络对时序数据进行建模,实现对系统状态的动态预测;最后,引入卷积神经网络对多维特征进行深度学习,提升监控系统的综合判别能力。实验结果表明,该方法在异常检测准确率和响应速度方面优于传统方法,具备良好的鲁棒性和可扩展性。 展开更多
关键词 人工智能 建筑电气 无线监控 智能化升级
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融合人工智能与行波特征的电力系统故障定位智能决策模型
7
作者 朱子荣 张昊 +1 位作者 马中原 刘亦鑫 《移动信息》 2026年第2期157-159,共3页
电网结构的复杂化,导致故障定位面临着严苛的技术挑战。文中研究了电压行波信号的建模方法,分析了关键特征提取与深度神经网络结构的设计路径,最后探讨了混合损失控制与网络适应性检验策略,拓展了智能算法在电力系统暂态分析中的理论边... 电网结构的复杂化,导致故障定位面临着严苛的技术挑战。文中研究了电压行波信号的建模方法,分析了关键特征提取与深度神经网络结构的设计路径,最后探讨了混合损失控制与网络适应性检验策略,拓展了智能算法在电力系统暂态分析中的理论边界,为构建高精度、高鲁棒性的故障定位系统提供了工程基础与方法支撑。 展开更多
关键词 行波特征 故障定位 深度学习 误差控制
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基于自适应模糊神经网络的深度调峰一次调频性能优化
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作者 高会忠 《科技与创新》 2026年第2期184-186,189,共4页
随着新能源占比的提升,电力系统面临惯性下降、调频资源分布不均等问题。对此,提出了一种基于自适应模糊神经网络(ANFIS)的智能调频策略,此策略通过5层前馈模糊神经网络模型,提高了火电机组的一次调频能力。实验结果表明,此策略显著缩... 随着新能源占比的提升,电力系统面临惯性下降、调频资源分布不均等问题。对此,提出了一种基于自适应模糊神经网络(ANFIS)的智能调频策略,此策略通过5层前馈模糊神经网络模型,提高了火电机组的一次调频能力。实验结果表明,此策略显著缩短了滞后时间,优化了转速不等率,降低了稳态频率偏差,为新型电力系统的频率稳定控制提供了一种新方法。 展开更多
关键词 火电机组 一次调频 调频性能 模糊控制
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变电站二次设备智能巡检系统设计及应用研究
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作者 郭丹丹 于晓燕 +1 位作者 于洋博 白旭 《机械工程与自动化》 2026年第1期161-165,共5页
为有效巡视变电站二次设备,及时排除异常情况,开发了一种变电站二次设备智能巡检系统。该系统采用图像信息采集、图像定位分割和图像识别等关键技术,实现了变电站二次设备智能巡检、诊断分析和综合展示功能。在实际应用调试过程中,分析... 为有效巡视变电站二次设备,及时排除异常情况,开发了一种变电站二次设备智能巡检系统。该系统采用图像信息采集、图像定位分割和图像识别等关键技术,实现了变电站二次设备智能巡检、诊断分析和综合展示功能。在实际应用调试过程中,分析了变电站二次设备智能巡检系统存在的图像不清晰、图像对齐效果不佳等问题,并提出了相应的解决措施。该巡检系统可提升变电站管理智能化水平,优化变电站运维效率,具有较好的推广应用前景。 展开更多
关键词 变电站 二次设备 智能巡检系统 图像识别
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基于时空图神经网络的电网设备故障检测研究
10
作者 吕明泽 曹至欣 刘启 《电子制作》 2026年第3期116-120,共5页
随着电网规模扩大与设备复杂度提升,电网设备故障检测面临故障类型多样且电气量特征差异显著、故障具强时空关联性的问题,同时实际监测数据含随机噪声,进一步影响检测效果。这些问题导致传统模型难以同时捕捉故障的空间依赖与时间趋势,... 随着电网规模扩大与设备复杂度提升,电网设备故障检测面临故障类型多样且电气量特征差异显著、故障具强时空关联性的问题,同时实际监测数据含随机噪声,进一步影响检测效果。这些问题导致传统模型难以同时捕捉故障的空间依赖与时间趋势,检测精度和鲁棒性不足,严重制约电网故障诊断效率与资产管理水平。针对上述问题,本文提出一种基于时空图神经网络(Spatio-Temporal Graph Neural Network,ST-GNN)的电网设备故障检测方法。该方法以开源数据集为支撑,利用数据集中3000组小时级时序样本构建研究基础:首先对电压、电流、温度、功率流等多维度监测数据开展噪声抑制与标准化预处理,精准提取与故障相关的时空特征;其次构建电网设备拓扑图,通过“图卷积网络+长短期记忆网络”的融合架构,同步建模设备间的空间关联关系与故障特征的时间动态演化规律,实现对冗余特征的有效过滤与关键故障特征的精准提取。实验以数据集涵盖的四类故障为检测对象,将所提ST-GNN模型与深度卷积神经网络(DCNN)、长短期记忆网络(LSTM)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、深度前馈网络(DFN)进行对比。结果表明:ST-GNN模型的故障检测准确率达98.5%,显著优于传统模型。该方法有效解决了电网设备故障检测的时空关联建模与噪声鲁棒性问题,为提升电网资产管理效率与故障响应速度提供了技术支撑。 展开更多
关键词 智能电网 故障检测 时空图神经网络 多维度监测数据
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基于GIS的县域10千伏配网故障定位与变电运维联动机制
11
作者 冯晓晨 《移动信息》 2026年第1期60-62,共3页
针对县域10千伏配电网故障定位响应速度慢、精准度不足、变电运维协同效率低等问题,文中设计了配网故障定位与变电运维一体化联动机制,构建了组合信息流与控制流的联动架构,以实现故障自动识别、快速工单派发、运维资源动态调度与故障... 针对县域10千伏配电网故障定位响应速度慢、精准度不足、变电运维协同效率低等问题,文中设计了配网故障定位与变电运维一体化联动机制,构建了组合信息流与控制流的联动架构,以实现故障自动识别、快速工单派发、运维资源动态调度与故障闭环管理。研究表明,借助智能监测、远程运维及现场作业终端,该方案显著提升了系统整体响应速度和供电可靠性。 展开更多
关键词 GIS技术 10千伏配网 故障定位 变电运维
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图像识别技术在电力系统运维中的应用分析
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作者 冯福旺 尹凯 连杰 《内蒙古科技与经济》 2026年第3期146-148,160,共4页
图像识别技术以人工智能原理为基础,通过计算机软件识别指定对象,并采用多维立体影像图呈现识别结果,可为相关领域的科学决策提供支持。该技术在电力系统的应用,可显著提升运维管理效率、节约电力运维成本、增强电力系统可靠性及稳定性... 图像识别技术以人工智能原理为基础,通过计算机软件识别指定对象,并采用多维立体影像图呈现识别结果,可为相关领域的科学决策提供支持。该技术在电力系统的应用,可显著提升运维管理效率、节约电力运维成本、增强电力系统可靠性及稳定性,凸显其融入电力系统运维管理的必要性。基于此,文章结合电力工程的实际,探讨了图像识别技术在电力系统运维中的实践要点,并提出完善建议。 展开更多
关键词 图像识别技术 电力系统 运维管理 有效应用
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基于改进YOLOv7-tiny的变电站场智能管控技术提升
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作者 陶黎明 周力 +1 位作者 欧进永 张伟 《粘接》 2026年第1期209-212,共4页
针对目前变电站工作人员依靠传统人工的方式进行身份识别的局限性,提出一种基于无人机航拍图像的变电站人员身份在线智能识别算法。该算法考虑了现场无人机端的算力限制、巡检结果的实时性和准确性要求,提出了一种基于云-边协同的计算框... 针对目前变电站工作人员依靠传统人工的方式进行身份识别的局限性,提出一种基于无人机航拍图像的变电站人员身份在线智能识别算法。该算法考虑了现场无人机端的算力限制、巡检结果的实时性和准确性要求,提出了一种基于云-边协同的计算框架,将身份识别任务切割成人脸检测和识别两个阶段,分别部署在无人机端和地面端(服务器)中,通过协同的方式实现了人员身份的在线识别。为了进一步降低在无人机端的计算复杂度,对原始YOLOv7-tiny模型进行修改,以更好地适应于变电站中的人脸监测任务。 展开更多
关键词 在线识别 身份智能识别 云边协同 检测技术
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基于FFT-LSTM的电气设备故障诊断方法
14
作者 梁锦涛 《电工技术》 2026年第2期178-180,共3页
为提高电气设备故障诊断技术水平,提出基于FFT-LSTM的电气设备故障诊断方案,解决传统模型在电气设备故障诊断中实时性差、准确性低等问题。通过对LSTM基本概念的了解,利用FFT进行时域信号的频域转换,向LSTM中输入频域特征,利用FFT-LSTM... 为提高电气设备故障诊断技术水平,提出基于FFT-LSTM的电气设备故障诊断方案,解决传统模型在电气设备故障诊断中实时性差、准确性低等问题。通过对LSTM基本概念的了解,利用FFT进行时域信号的频域转换,向LSTM中输入频域特征,利用FFT-LSTM模型进行电气设备故障诊断,设计4种工况,利用CWRU轴承数据集检验所提模型在电气设备故障诊断中的可行性。实验结果表明,该模型在4种工况中的最低电气设备故障诊断精度为99.59%,最高为99.82%,总体诊断精度高,FFT-LSTM模型能满足电气设备故障诊断的实时性、精准性要求。 展开更多
关键词 电气设备 故障诊断 特征提取 FFT-LSTM
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基于度量学习及知识推理的换流站阀区故障定位方法研究 被引量:3
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作者 魏允 李献伟 +3 位作者 张彦龙 曹晖 许丹 邱俊宏 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期134-142,共9页
换流阀是直流输电工程的核心设备,其价值约占换流站成套设备总价的22%~25%,其运行状态直接影响直流输电系统的可靠性。文章针对换流站阀区现有故障人工定位效率低、耗时长、严重依赖运行人员水平等问题,提出了基于度量学习和知识推理的... 换流阀是直流输电工程的核心设备,其价值约占换流站成套设备总价的22%~25%,其运行状态直接影响直流输电系统的可靠性。文章针对换流站阀区现有故障人工定位效率低、耗时长、严重依赖运行人员水平等问题,提出了基于度量学习和知识推理的换流站阀区故障定位方法。文中基于PSCAD(power system computer aided design)仿真分析软件构建了阀区故障仿真模型,生成阀区典型故障录波数据,通过时频域变换获取前100根最大谱线;构建基于度量学习的数据降维网络,通过最大化类间距离、最小化类内距离实现录波电气量特征提取;形成电气量-开关量-故障类型三元组,以知识图谱形式存储故障定位知识,设计知识图谱推理算法实现基于录波数据分析的故障定位。实验结果表明,该方法基于换流站阀区录波数据实现故障定位检出率在92%以上,将有效提升运行人员故障定位效率。 展开更多
关键词 换流站 故障录波 度量学习 知识推理 故障定位
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基于近似能量函数的跟网变流器并网暂态稳定评估方法
16
作者 卢洵 孙方圆 刁瑞盛 《广东电力》 北大核心 2026年第2期89-99,共11页
随着可再生能源的高渗透,跟网变流器已成为新能源发电并网的主要接口。锁相环控制下跟网变流器具有独特的动态特性,传统的暂态分析方法存在局限性。针对此,提出一种改进的暂态稳定分析方法,通过构建动态方程和近似能量函数,实现对新能... 随着可再生能源的高渗透,跟网变流器已成为新能源发电并网的主要接口。锁相环控制下跟网变流器具有独特的动态特性,传统的暂态分析方法存在局限性。针对此,提出一种改进的暂态稳定分析方法,通过构建动态方程和近似能量函数,实现对新能源发电机组跟网变流器并网系统的暂态稳定评估。首先根据跟网变流器并网系统的结构,建立描述系统动态行为的方程及反映系统能量变化的能量函数;考虑到阻尼项计算的复杂性,采用梯形法则或射线近似对能量函数中的阻尼项进行简化处理;然后利用动态方程和近似能量函数,计算发生故障后每一时间步的能量值,并与预设关键能量值比较,判断系统在对应时间步的稳定状态;最后将处于稳定状态的最大故障清除时间作为目标最大故障切除时间,据此评估系统的暂态稳定性。仿真结果表明,该方法能够准确快速地分析锁相环控制的跟网变流器并网系统的暂态稳定特性。所提分析方法为新能源发电机组并网的稳定性研究提供了新思路。 展开更多
关键词 跟网变流器 锁相环 暂态稳定 能量函数 稳定域
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基于分割与深度学习网络的复杂电气图纸元件识别 被引量:1
17
作者 沈小军 王玥 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期813-822,共10页
针对复杂电气图纸的像素稀疏性、尺寸差异性、数量差异性导致的元件漏检、误检问题,提出了一种基于分割与深度学习网络的元件识别方法。首先,构建图纸分割算法以减小图纸与元件的尺寸差异。其次,基于YOLOv5网络提出一种四尺度检测机制,... 针对复杂电气图纸的像素稀疏性、尺寸差异性、数量差异性导致的元件漏检、误检问题,提出了一种基于分割与深度学习网络的元件识别方法。首先,构建图纸分割算法以减小图纸与元件的尺寸差异。其次,基于YOLOv5网络提出一种四尺度检测机制,增加两条特征传输路径,获取表征元件细节的极浅层特征图。同时,改进初始锚框选取方式,以重叠面积、距离、角度、宽高度4个因素表征定位损失,改善网络定位效果,提高网络收敛速度。在包含17种典型元件的数据集上验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法的平均均值精度可达96.7%,比原始网络提高了21.5%,网络训练速度也明显优于其他算法,具有较好的综合识别性能。 展开更多
关键词 电气元件识别 深度学习网络 四尺度检测 图纸分割 复杂电气图纸
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基于CBAM-CNN的CPS负荷重分配攻击检测定位方法设计
18
作者 陆玲霞 马朝祥 +1 位作者 闫旻睿 于淼 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期78-89,共12页
负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷... 负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷积注意力模块神经网络的负荷重分配攻击定位检测方法。首先对电力信息物理系统中的信息系统进行建模,总结得到三种信息侧负荷重分配攻击行为。随后建立考虑攻击者和调度中心管理者博弈关系的双层规划模型,针对不同攻击场景生成负荷重分配攻击数据集。为了检测定位不同类型的攻击,将所研究问题转化为多标签分类问题,利用卷积神经网络的卷积结构特性挖掘并学习具有稀疏标签数据的邻域信息,引入卷积注意力模块,从通道信息和空间信息两个角度增强网络对于重点信息的学习能力,改善了网络漏判率较高的问题,提高了网络检测定位性能。在38节点电力信息物理系统算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。与对比方法相比,所提方法对于三种攻击类型都有较低的误判率和漏判率,检测定位性能更加出色。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 负荷重分配攻击 双层规划模型 数据驱动 卷积注意力模块 卷积神经网络
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人工智能赋能电力系统管理的应用综述与展望
19
作者 陈晓红 欧阳长风 +1 位作者 胡东滨 付益鹏 《系统工程学报》 北大核心 2025年第5期670-682,共13页
构建新型电力系统是实现我国“双碳”战略目标的主要举措,高效科学的电力系统管理对新型电力系统运行意义重大.本研究采用系统性文献综述方法梳理人工智能在电力系统管理领域的应用现状与发展前景,经检索、筛选和分析后得到1867篇国内... 构建新型电力系统是实现我国“双碳”战略目标的主要举措,高效科学的电力系统管理对新型电力系统运行意义重大.本研究采用系统性文献综述方法梳理人工智能在电力系统管理领域的应用现状与发展前景,经检索、筛选和分析后得到1867篇国内外文献,使用VOSviewer软件对文献关键词进行共现聚类与可视化分析.全面探讨了AI在电力系统管理研究中源荷预测、系统规划、运行控制、故障诊断、电力市场运作5个方面的应用现状,并对智能化决策与优化调度、安全性与韧性提升、可持续发展与绿色转型等方面进行展望,为推动电力系统管理智能化转型与高质量发展提供理论参考与实践思路. 展开更多
关键词 人工智能 电力系统管理 研究综述 未来展望
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换流站直流系统状态多维度分析软件设计与实现
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作者 薛海平 王杨正 李亚锦 《电工技术》 2025年第4期117-120,共4页
由于直流系统采集频率高、数据量大,存在人工监盘难以准确识别异常波动的情况,该问题直接影响直流控制保护系统运行的可靠性,因此提出了一种换流站直流系统状态多维度分析方法。针对直流电压和直流电流采用实时对比分析、相关性分析和... 由于直流系统采集频率高、数据量大,存在人工监盘难以准确识别异常波动的情况,该问题直接影响直流控制保护系统运行的可靠性,因此提出了一种换流站直流系统状态多维度分析方法。针对直流电压和直流电流采用实时对比分析、相关性分析和直流电压异常分析方法进行诊断并识别异常点,在控制保护未发生动作前及时发现直流电压和直流电流异常,并设计了换流站直流系统状态多维度分析软件,可嵌入换流站直流控制保护系统大数据平台,为直流系统的状态评估提供辅助依据。 展开更多
关键词 直流系统 IEC 104 多维度分析 直流异常识别
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