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PLC-Oriented Access Point Location Planning Algorithm in Smart-Grid Communication Networks 被引量:2
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作者 Ningzhe Xing Sidong Zhang +1 位作者 Yue Shi Shaoyong Guo 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第9期91-102,共12页
In this study, we investigate the optimal location of access points (APs) to connect end nodes with a service provider through power-line communication in smartgrid communication networks. APs are the gateways of po... In this study, we investigate the optimal location of access points (APs) to connect end nodes with a service provider through power-line communication in smartgrid communication networks. APs are the gateways of power-distribution communication networks, connecting users to control centers. Hence, they are vital for the reliable, safe, and economical operation of a power system. This paper proposes a planning method for AP allocation that takes into consideration economics, reliability, network delay, and (n-l) resilience. First, an optimization model for the AP location is established, which minimizes the cost of installing APs, while satisfying the reliability, network delay, and (n-1) resilience constraints. Then, an improved genetic algorithm is proposed to solve the optimization problem. The simulation results indicate that the proposed planning method can deal with diverse network conditions satisfactorily. Furthermore, it can be applied effectively with high flexibility and scalability. 展开更多
关键词 smart-grid communication network optimal location access point network delay genetic algorithm
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Performance and Efficiency Simulation Study of a Smart-Grid Connected Photovoltaic System
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作者 Warsame H. Ali Penrose Cofie +2 位作者 John H. Fuller Savitha Lokesh Emmanuel S. Kolawole 《Energy and Power Engineering》 2017年第2期71-85,共15页
The availability of non-renewable energy sources such as crude oil, natural gas, coal etc., is fast diminishing. So the renewable energy sources such as solar, hydropower, geothermal, wind, tidal energy, are gaining m... The availability of non-renewable energy sources such as crude oil, natural gas, coal etc., is fast diminishing. So the renewable energy sources such as solar, hydropower, geothermal, wind, tidal energy, are gaining more and more importance. Many new developments to convert these renewable energy sources into usable forms are taking place. Most renewable energy sources are used to produce electricity. In this paper, a performance and efficiency simulation study of a smart-grid connected photovoltaic system using Chroma DC programmable power supply, AC programmable source and an Aurora Inverter is proposed. The simulation is performed in MATLAB environment where the Current-Voltage (I-V) and Power-Voltage (P-V) curves from the solar array simulator are generated and plotted. The proposed topology has been verified with satisfactory results. In addition, temperature and irradiance effects on I-V and P-V characteristic curves are verified. Also, the efficiency curves of the photovoltaic grid interface inverter are generated in the study. The MATLAB code developed in this paper is a valuable tool for design engineers comparing different inverters, calculating the optimum efficiency of a given inverter type. 展开更多
关键词 smart-grid Photovoltaic System RENEWABLE and of Non-Renewable Energy CURRENT-VOLTAGE (I-V) and Power-Voltage (P-V) CURVES Inverter Electricity
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Cost Optimization Modeling of Renewable Energy Sources in Smart-Grid Using SCADA
3
作者 Nafisa Islam Warsame H. Ali +4 位作者 Emmanuel S Kolawole John Fuller Pamela Obiomon John O. Attia Samir Abood 《Communications and Network》 2021年第2期51-67,共17页
In recent times, renewable energy production from renewable energy sources is an alternative way to fulfill the increased energy demands. However, the increasing energy demand rate places more pressure, leading to the... In recent times, renewable energy production from renewable energy sources is an alternative way to fulfill the increased energy demands. However, the increasing energy demand rate places more pressure, leading to the termination of conventional energy resources. However, the cost of power generation from coal-fired plants is higher than the power generation’s price from renewable energy sources. This experiment is focused on cost optimization during power generation through pumped storage power plant and wind power plant. The entire modeling of cost optimization has been conducted in two parts. The mathematical modeling was done using MATLAB simulation while the hydro and wind power plant’s emulation was performed using SCADA (Supervisory control and data acquisition) designer implementation. The experiment was conducted using ranges of generated power from both power sources. The optimum combination of output power and cost from both generators is determined via MATLAB simulation within the assumed generated output power range. Secondly, the hydro-generator and wind generator’s emulation were executed individually through synchronizing the grid to determine each generator’s specification using SCADA designer, which provided the optimum power generation from both generators with the specific speed, aligning with results generated through MATLAB. Finally, the operational power cost (with no losses consideration) from MATLAB was compared with the local energy provider to determine the cost-efficiency. This experiment has provided the operational cost optimization of the hydro-wind combined power system with stable wind power generation using SCADA, which will ultimately assist in operations of large-scale power systems, remotely minimizing multi-area dynamic issues while maximizing the system efficiency. 展开更多
关键词 smart-grid Cost Optimization Economic Dispatch SCADA Renewable Energy Sources MATLAB
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Non-technical Losses in Brazil: Subsidies for mplementation of Smart-Grid
4
作者 Guilherme Filippo Fillho Agnelo Marotta Cassula Justo Jose Roberts 《Journal of Energy and Power Engineering》 2014年第7期1301-1308,共8页
The amount of non-technical losses in Brazil is quite elevated, accounting for nearly 5.5% of the country's total generated power. Such losses are asymmetrically distributed within the various regions of the country.... The amount of non-technical losses in Brazil is quite elevated, accounting for nearly 5.5% of the country's total generated power. Such losses are asymmetrically distributed within the various regions of the country. Meter tampering (fraud), meter bypassing by regular consumers (theft) and irregular hookups to the network by unlawful consumers are the most predominant forms of irregularities. Part of it which is caused by non-technical losses is being passed on to the consumers through the tariffs they pay. This paper presents an overview of the current situation related to non-technical losses in Brazil involving: quantification, regional asymmetry, nature and stratification, tariff management, and strategies employed to its reduction. Advanced measurement techniques provided by smart-grids can significantly reduce them. It is suggested a potential reduction of 60%. An innovative way of using these indicators in order to identify irregularities is briefly presented in this work. 展开更多
关键词 Energy losses quantification smart-grid resources non-technical losses combat indicators.
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Hydrogen Smart-Grids: Smart Metering of Electricity from Hydrogen Fuel Cells
5
作者 Gopalakrishnan Kumar Serhan Demirci Chiu-Yue Lin 《Journal of Sustainable Bioenergy Systems》 2013年第2期160-162,共3页
In the last decade, increasing applications of information technology (IT) within power industry has become a significant reality. As distributed power networks are gaining importance and renewables are getting a bigg... In the last decade, increasing applications of information technology (IT) within power industry has become a significant reality. As distributed power networks are gaining importance and renewables are getting a bigger ratio within energy production, Smart Grid applications have become essential, especially due to the intermittent nature of renewable energy resources. Smart Grid is a sustainable energy system that measures, checks, and controls the generation, transmission, and consumption of electrical energy in grids on all voltage levels. Smart Grid experts are driving forward the development of effective communication and information technologies for the build-up of intelligent power supply networks. Examples of these are control systems for the realization of virtual power plants, intelligent consumer data acquisition systems, and smart distribution management systems. Fuel cell-based hydrogen electricity, in comparison to other renewable energy sources, is more stable and predictable. Yet hydrogen power and smart-grids have many application points, mainly as means of energy storage. This study claims that hydrogen energy and smart-grids could also engage through an appliance of IT managed metering of hydrogen power production. Smart metering and management of hydrogen fuel cells would enable advanced planning of short-to-mid-term power productions and thus foster use of hydrogen power within distributed networks, as local community or industrial applications. 展开更多
关键词 Smart Grids FUEL Cell-Based HYDROGEN ELECTRICITY VIRTUAL Power PLANTS
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基于二阶盲辨识的智能电网行波故障测距方法研究
6
作者 刘斌 赵东 +2 位作者 黄兵 荆业浩 吴健煜 《机电工程技术》 2026年第4期104-107,共4页
针对智能电网中行波信号易受噪声干扰和混合源信号影响导致的故障测距精度不足问题,提出一种基于二阶盲辨识的智能电网行波故障测距方法。利用二阶盲辨识技术对行波信号进行盲源分离,有效提取出独立的源信号,解决了信号混合和噪声干扰... 针对智能电网中行波信号易受噪声干扰和混合源信号影响导致的故障测距精度不足问题,提出一种基于二阶盲辨识的智能电网行波故障测距方法。利用二阶盲辨识技术对行波信号进行盲源分离,有效提取出独立的源信号,解决了信号混合和噪声干扰的难题。结合小波变换和Teager能量算子,对信号的二阶统计特性进行分析,增强了故障特征的显著性。通过双端行波故障测距技术,利用行波传播时间差精确计算故障位置,实现了对故障点的精确定位。实验结果表明,在25 dB噪声干扰下,该方法相较于对比方法,测距误差显著降低,尤其在远距离故障定位中展现出更高的精度和稳定性。研究结果不仅提升了智能电网行波故障测距的抗噪能力和特征提取准确性,还为复杂环境下的电网故障定位提供了新的技术路径。 展开更多
关键词 二阶盲辨识 行波 测距 故障 智能电网
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未来电网体系结构中的总配电系统运营商模式
7
作者 余贻鑫 秦超 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第2期455-461,I0001,共8页
随着多变的分布式可再生能源的大规模接入,配电系统将逐步从单纯接受和分配电能的传统电力网络,转变为能量交换网络。近年来,我国智能配电网的建设步伐正在加快。在开展配电网现代化的其他方面工作之前,应该首先做好配电网体系结构设计... 随着多变的分布式可再生能源的大规模接入,配电系统将逐步从单纯接受和分配电能的传统电力网络,转变为能量交换网络。近年来,我国智能配电网的建设步伐正在加快。在开展配电网现代化的其他方面工作之前,应该首先做好配电网体系结构设计,即配电网最顶层模型的设计。虽然所谓的总配电系统运营商(total distribution system operator,DSO)模型是最可取方案,但在实践中尚未得到重视。为此,该文在已经过科学论证的电网分层和集群体系结构的框架下对这一问题进行论述,揭示总DSO模式的科学性和其实施的重要意义,并指出由不同局部配电网内的部分分布式能源所集成的虚拟电厂模式的弊端。进而,阐释了与实施DSO模式相关的几个战略性问题,包括重新定义配电服务、开放电表市场、激励新型电力需求和分布式电源的增长,树立新的电网设计理念等,以期大幅降低电网现代化建设的巨额花费。 展开更多
关键词 总配电系统运营商 分层和集群体系结构 智能配电网 电表市场 科学性 激励措施 电网新的设计理念
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面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法
8
作者 周宁 徐铭铭 +3 位作者 刘清秋 黄玉雄 陈明 李更丰 《全球能源互联网》 北大核心 2026年第1期60-71,共12页
随着新能源产业逐步规模化,面向新能源消纳能力提升的电力系统,动态经济调度重要性日渐凸显。提出一种分布式多智能体强化学习算法来解决高比例新能源动态经济调度问题。首先,通过平均一致性算法得到每时刻电网功率总需求,利用投影优化... 随着新能源产业逐步规模化,面向新能源消纳能力提升的电力系统,动态经济调度重要性日渐凸显。提出一种分布式多智能体强化学习算法来解决高比例新能源动态经济调度问题。首先,通过平均一致性算法得到每时刻电网功率总需求,利用投影优化方法求得满足耦合约束、完全消纳新能源的可行功率输出;同时,基于二次函数逼近评价网络的状态动作值函数,通过求解凸优化问题得到调度的另一个近似最优解;然后,构建动作网络用于直接学习总功率需求、新能源实时最大可用出力与各火电机组决策有功出力之间的关系,并运用大量训练所得经验,在动态电力系统中迅速作出最优输出功率预测,从而提高发电机决策效率;最后,通过IEEE 39节点算例验证了所提算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 智能电网 新能源消纳 动态经济调度 分布式强化学习
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适用于智能电网保护隐私的多维多子集数据聚合方案
9
作者 肖稀丹 邓伦治 李泽家 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期263-270,共8页
针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险,开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上,提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案(PPMS-DA),结合签... 针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险,开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上,提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案(PPMS-DA),结合签名验证与用户分组机制,在无可信第三方参与下实现数据聚合。安全性分析显示,该方案在随机预言模型下具备密文不可区分性与签名不可伪造性,能够有效抵御控制中心与网关的合谋攻击。在不同用户数量和数据维度的实验配置中,性能评估结果表明,相较于五种主流方案中计算效率最高者,该方法在未引入配对运算的前提下,网关侧与控制中心侧的计算开销分别降低了18.84%与24.55%。研究结果表明,该方案具有良好的实用性,适用于资源受限的大规模智能电网环境。 展开更多
关键词 多维多子集 数据聚合 隐私保护 ElGamal同态加密 智能电网
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基于双向长短时记忆和卷积神经网络的智能电网入侵检测
10
作者 黄湧 谢明志 +1 位作者 刘华翰 丁博 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2026年第1期68-76,共9页
智能电网提供了一种高效、智能的能源供应和消耗管理方法,可提高能源利用率。但因其依赖于通信技术,易遭受网络攻击,对其可靠性造成巨大威胁。因此,提出了双向基于长短时记忆网络(Bi LSTM)和卷积神经网络(CNN)的智能电网入侵检测方法。... 智能电网提供了一种高效、智能的能源供应和消耗管理方法,可提高能源利用率。但因其依赖于通信技术,易遭受网络攻击,对其可靠性造成巨大威胁。因此,提出了双向基于长短时记忆网络(Bi LSTM)和卷积神经网络(CNN)的智能电网入侵检测方法。首先,采用尺寸自适应特征选择(ESAPSO)方法对原始数据进行特征选择,去除不相关和冗余特征。然后,采用Bi LSTM模块建模和捕获数据中的长程依赖关系,提高动态网络环境中入侵检测的有效性和可靠性。CNN能够自动学习和提取相关特征,有效地处理复杂数据。最后,将Bi LSTM和CNN的输出融合在一起用于电网入侵检测。本文在CIC-DDoS2019和自定义数据集上进行实验,准确率、精确率、召回率和F1-分数均表现较优,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 智能电网 入侵检测 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 特征选择
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基于ARIMA模型的V2G电能质量缺失数据预测
11
作者 孙华玲 马飞 闫超 《曲阜师范大学学报(自然科学版)》 2026年第2期74-78,共5页
针对智能电网中V2G电能质量数据缺失的问题,提出了一种基于截断奇异值分解(SVD)和差分自回归移动平均模型(ARIMA)的电能质量缺失数据预测方法.该将各个时刻不同切片的电能质量数据表示为一个矩阵,并以矩阵为单位对缺失数据进行预测.实... 针对智能电网中V2G电能质量数据缺失的问题,提出了一种基于截断奇异值分解(SVD)和差分自回归移动平均模型(ARIMA)的电能质量缺失数据预测方法.该将各个时刻不同切片的电能质量数据表示为一个矩阵,并以矩阵为单位对缺失数据进行预测.实验结果表明,相对于其他经典的数据缺失预测方法,该方法在保证了较高的预测精度的同时,可以极大地减少缺失数据预测的时间开销. 展开更多
关键词 智能电网 电能质量 缺失数据填补 ARIMA
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电动汽车与智能电网协同调度及商业模式探索 被引量:1
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作者 秦晴 《汽车电器》 2026年第1期60-62,共3页
随着电动汽车产业的飞速发展,大量电动汽车接入电网给电力系统稳定运行带来了巨大的挑战,同时也给能源转型带来新的机遇。电动汽车和智能电网的协同调度是解决该问题的重要途径。本文主要论述协同调度对提高电网运行效率、促进新能源消... 随着电动汽车产业的飞速发展,大量电动汽车接入电网给电力系统稳定运行带来了巨大的挑战,同时也给能源转型带来新的机遇。电动汽车和智能电网的协同调度是解决该问题的重要途径。本文主要论述协同调度对提高电网运行效率、促进新能源消纳等方面的作用,分析协同调度所遇到的用电负荷随机性、信息交互复杂性等难点,提出基于有序充电、V2G技术等的协同调度策略,探讨直接接入、负荷聚合体间接接入等商业模式。研究发现,协同调度策略与商业模式的革新运用,有助于实现电动汽车与智能电网的良好互动,助力能源的可持续发展。 展开更多
关键词 电动汽车 智能电网 协同调度 商业模式
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人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究
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作者 李懿航 李慧东 +1 位作者 司兴登 华艳 《信息与电脑》 2026年第4期88-90,共3页
随着电力系统规模持续扩大及结构愈发复杂,传统故障诊断方法在多源异构数据处理能力及故障诊断准确性和实时性方面渐显不足。文章探究了人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用机制,从机器学习、深度学习及强化学习等技术角度,深入分... 随着电力系统规模持续扩大及结构愈发复杂,传统故障诊断方法在多源异构数据处理能力及故障诊断准确性和实时性方面渐显不足。文章探究了人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用机制,从机器学习、深度学习及强化学习等技术角度,深入分析了其在数据预处理、故障检测分类、实时预警及自适应修复等关键环节的作用机理,旨在构建智能化故障诊断架构,为智能电网的可靠运行提供技术支持。 展开更多
关键词 人工智能 电力系统 故障诊断 机器学习 深度学习 智能电网
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智能电网电力节能优化措施
14
作者 赵志勇 《光源与照明》 2026年第2期248-250,共3页
详细介绍了如何运用相关技术来对智能电网进行节能优化,并探讨了需求响应、储能电池调控及配电网络重构等相关节能优化措施的应用效果。结合实测资料对各类节电方法进行分析对比,得出了一套适合该地区智能电网节能降损的有效策略,提高... 详细介绍了如何运用相关技术来对智能电网进行节能优化,并探讨了需求响应、储能电池调控及配电网络重构等相关节能优化措施的应用效果。结合实测资料对各类节电方法进行分析对比,得出了一套适合该地区智能电网节能降损的有效策略,提高了电网的整体经济性,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 智能电网 电力节能 需求侧管理 网络重构
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面向电力场景的异构融合类脑模型稀疏推理优化研究
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作者 张文力 吴春鹏 +2 位作者 叶青河 王岳 周飞 《电气自动化》 2026年第2期29-32,36,共5页
针对智能电网中人工智能算法参数量大,难以部署在电网边缘设备的问题,提出了一种面向电力场景的异构融合类脑模型稀疏推理优化方法。首先,设计了分层人工神经网络-脉冲神经网络转换策略,通过多目标优化逐层转换,保留模型时序特征。其次... 针对智能电网中人工智能算法参数量大,难以部署在电网边缘设备的问题,提出了一种面向电力场景的异构融合类脑模型稀疏推理优化方法。首先,设计了分层人工神经网络-脉冲神经网络转换策略,通过多目标优化逐层转换,保留模型时序特征。其次,提出了一种自适应权重剪枝算法,减少了计算资源消耗。最后,构建异构融合推理框架,通过硬件匹配度建模在中央处理器-图形处理器异构平台上智能分配脉冲神经网络推理任务,优化了资源利用率。试验结果表明,所提方法能够有效提高电力时序预测任务中的推理效率,降低计算开销。 展开更多
关键词 智能电网 人工神经网络-脉冲神经网络转换 权重剪枝
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新型集成学习框架下的智能电网入侵检测方法
16
作者 杨鹏 汪敦全 +1 位作者 郑澍 汪家亮 《控制工程》 北大核心 2026年第1期102-111,共10页
随着信息通信技术与电力调度管理功能的深度融合,智能电网展现出高度的复杂性和互联性,受网络入侵攻击的风险不断上升。针对此问题,提出了一种基于集成学习的智能电网入侵检测方法。首先,将基于相关性的特征选择(correlation-based feat... 随着信息通信技术与电力调度管理功能的深度融合,智能电网展现出高度的复杂性和互联性,受网络入侵攻击的风险不断上升。针对此问题,提出了一种基于集成学习的智能电网入侵检测方法。首先,将基于相关性的特征选择(correlation-based feature selection,CFS)算法与樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)相结合,提出了CFS-SSA,通过计算特征与特征、特征与目标变量之间的相关性来剔除冗余特征,选出最优特征子集;然后,提出了一种自适应加权投票算法,对多个机器学习算法进行集成,达到集弱成强的效果。实验选择了几种机器学习和深度学习算法与所提方法进行对比。实验结果表明,所提方法的分类性能优于对比方法,对NSL-KDD数据集和TON_IoT数据集的分类准确率分别达到了80.41%和98.35%。 展开更多
关键词 智能电网 特征选择 集成学习 入侵检测 机器学习
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改进A^(*)与遗传算法的无人机紫外巡检路径优化策略
17
作者 纪硕磊 陈海林 +1 位作者 李宇程 黄恒英 《测绘通报》 北大核心 2026年第3期137-141,共5页
为提升智能电网中无人机紫外巡检的效率与可靠性,解决传统路径规划方法在复杂地形和放电源分布区域中存在的不足,本文提出了一种融合改进A^(*)算法与遗传算法的路径优化策略。首先,构建以紫外放电特征为核心的三维空间多目标路径规划模... 为提升智能电网中无人机紫外巡检的效率与可靠性,解决传统路径规划方法在复杂地形和放电源分布区域中存在的不足,本文提出了一种融合改进A^(*)算法与遗传算法的路径优化策略。首先,构建以紫外放电特征为核心的三维空间多目标路径规划模型,引入考虑飞行距离、高度变化、平滑性、障碍规避与放电源规避的复合代价函数;然后,设计改进A^(*)算法,通过在启发式函数中引入地形高度与放电源分布惩罚项,引导生成具备电力场景适应性的初始路径;最后,以该路径为启发式个体引入遗传算法进行路径全局优化,提升搜索效率与路径质量。在典型山区输电场景下的仿真试验表明,该算法在路径长度、避障能力和放电源覆盖率方面优于传统算法。本文研究可显著提高无人机巡检路径的合理性和任务完成度,为智能电网紫外检测提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 无人机巡检 路径优化 智能电网 动态调整策略
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PowerVLM:基于Federated Learning与模型剪枝的电力视觉语言大模型
18
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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GIS局部颗粒放电的里德堡原子传感检测
19
作者 潘峰 钟立华 +3 位作者 纪伊琳 杨雨瑶 徐浩田 王理想 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期132-138,共7页
气体绝缘开关设备(gas-insulated switchgear,GIS)作为现代电力系统的核心组件,其内部局部放电(partial discharge,PD)的精确检测是评估绝缘状态、保障设备可靠性与电网稳定性的关键。然而,传统超高频(ultrahigh frequency,UHF)电磁传... 气体绝缘开关设备(gas-insulated switchgear,GIS)作为现代电力系统的核心组件,其内部局部放电(partial discharge,PD)的精确检测是评估绝缘状态、保障设备可靠性与电网稳定性的关键。然而,传统超高频(ultrahigh frequency,UHF)电磁传感器因金属腔体导致的信号严重衰减(20~40 dB/m)、开窗安装破坏气密性引发SF 6泄漏风险以及有限动态范围(60~80 dB)难以覆盖全量程放电等问题,制约了其在GIS状态检修中的实际应用。为突破上述技术瓶颈,创新性地提出一种基于里德堡原子电磁诱导透明(electromagnetically induced transparency,EIT)效应的量子化UHF电场传感方法。所提方法核心优势在于:利用高激发态铯原子(n=72 D_(5/2))的极高电极化率,通过光学读出机制实现本质安全测量;结合852 nm探测光与509 nm泵浦光的双频激光系统及精密锁频技术,构建稳定EIT窗口;设计非金属原子气室天线,首次实现GIS颗粒放电所激发的0.5~3 GHz频段瞬态脉冲电场的近场探测。首次验证了里德堡原子传感技术对GIS典型缺陷(金属颗粒)放电的有效检测能力,通过量子精密测量为电力设备绝缘在线监测提供了一种高灵敏度、宽频带、本质安全的光纤传感新方案,有望推动状态检修模式向智能化、精准化方向演进,为智能电网建设提供关键技术支撑。 展开更多
关键词 里德堡原子 电磁诱导透明 GIS局部放电 瞬态电场测量 量子传感 光纤传感 智能电网
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基于多智能体强化学习的故障监测传感阵列排布优化方法
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作者 马杰 陈延锦 +3 位作者 叶学顺 周俊 田野 李廉林 《电波科学学报》 北大核心 2026年第1期163-171,共9页
针对配电网故障监测中的传感阵列部署难题,提出了一种基于多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)的高效智能优化方法。该方法将MARL与电磁场物理仿真相结合,实现传感阵列在复杂城市场景下的自适应部署。通过使用... 针对配电网故障监测中的传感阵列部署难题,提出了一种基于多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)的高效智能优化方法。该方法将MARL与电磁场物理仿真相结合,实现传感阵列在复杂城市场景下的自适应部署。通过使用电磁场互易定理和弹跳射线法构建高保真物理仿真引擎,为智能体离线训练提供可靠环境。通过多智能体Actor-Critic框架及综合奖励函数,智能体能够协同学习并收敛至全局最优排布方案。实验结果表明,该方法能够稳定且显著提升监测覆盖率,性能远超随机排布,并具备在极短时间内完成部署的能力。此外,本方法还展示了出色的目标导向性和约束处理能力,能够灵活应对多种复杂的任务需求。本研究为基于电磁传感的智能电网运维提供了新思路,推动了传感阵列部署从“人工经验”向“自主智能”的范式转变。 展开更多
关键词 多智能体强化学习(MARL) 传感器部署 配电网故障 电磁探测 智能电网
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