简介：摘要：随着电力系统的快速发展，电力通信光缆在电力系统中的应用日益广泛。然而，光缆运行数据的复杂性和不确定性使得对其进行有效分析和处理成为一项挑战。模糊聚类分析作为一种处理复杂数据的有效方法，在电力通信光缆运行数据分析中具有广泛的应用前景。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，框架断路器在电力系统中扮演着越来越重要的角色。框架断路器触头是框架断路器的重要组成部分，其磨损程度直接影响着框架断路器的性能和安全。传统的触头磨损检测方法存在效率低、精度差、无法实时监测等问题，因此，研究一种高效的在线监测算法显得尤为重要。

简介：摘要：本研究致力于深入探讨电力系统中的电力调度与运行优化算法，旨在提高电网运行效率和经济性。通过对电力系统中各种资源和负荷的精确优化配置与调度，有效提升了电网的供电能力和稳定性。进一步降低了运行成本，并减少了对环境的不良影响，为能源行业的可持续发展提供了坚实的技术支持。本研究的结果不仅具有重要的理论意义，更具有实践应用的指导意义，为电力系统的智能化优化提供了有力保障，助力构建清洁、高效、可持续的能源未来。

简介：摘要：本文综合探讨了基于人工智能的电力系统优化调度算法，旨在解决传统调度方法在面对电力系统规模扩大和复杂性增加时的挑战。首先介绍了智能优化算法的概念及其在电力系统调度中的重要性，然后重点讨论了遗传算法和模拟退火算法在电力系统调度中的应用。通过选取典型电力系统实例进行案例研究与实验结果分析，揭示了智能优化算法在提高调度效率和经济性方面的优势。综上所述，本文旨在为电力系统调度领域的进一步发展提供参考和借鉴。

简介：摘要：作为现代社会的生命线支柱，电力系统在推动经济进程和保障日常生活方面扮演着基石角色。然而，这一关键领域正遭遇日益复杂的运营困境，包括供需动态调整、电网安全维护以及能效提升等问题。为确保电力系统的稳固运行、高效运作和持续改进，自动化控制技术的引入被视为破解难题的关键策略之一。

简介：摘要：本研究以基于PID算法的洁净室温度控制系统为研究对象，旨在优化控制系统的性能。通过分析PID算法在温度控制中的应用，提出了一种改进方法以提高系统响应速度和稳定性。采用模拟实验和实际应用验证了所提方法的有效性。结果表明，该优化方案显著提升了温度控制系统的性能，使其在洁净室环境中能够更准确、更快速地实现目标温度控制。

简介：摘要：研究探讨了电能质量的基本概念、评价指标及其影响因素，介绍了智能监测技术的当前发展、所面临的挑战以及数据处理和分析的应用。分析了用于电能质量优化调控的主要算法，如优化理论、模糊逻辑控制、遗传算法等，以及这些算法在电力系统中的具体应用过程及实际效果。

简介：摘要：本文旨在探讨电力系统中的电力供需平衡与调度优化问题，并提出相应的算法研究。通过深入分析电力系统的供需状况，揭示了供需不平衡可能导致的挑战和影响，包括电网运行效率下降、电力供应不足或过剩等问题。针对这些挑战，本文聚焦于调度优化算法的设计与应用，旨在实现电力系统的供需平衡和稳定运行。本文提出了一种基于优化算法的调度优化方法，通过对电力系统的调度方案进行全局优化，使得系统运行更加高效和稳定。具体地，采用遗传算法、模拟退火算法等优化方法，对电力系统中的发电机出力、负荷分配等进行调整，以达到最佳的供需平衡状态。

简介：摘要：本文旨在深入研究电子信息领域中人工智能算法的研究进展及其应用。通过对人工智能算法在电子信息领域的发展背景和应用现状进行全面梳理，旨在呈现当前研究的前沿动态，为电子信息领域中人工智能算法的应用提供深入了解和未来发展的展望。

简介：摘要：本研究的目标是解决电力系统中电力设备状态监测与预测的难题，以提高系统的可靠性和降低故障率。我们采用了一种创新的基于数据驱动的算法，通过大量实时监测数据对电力设备状态进行监测，并运用机器学习和数据挖掘技术进行数据分析和建模，从而实现对设备未来状态的预测。通过充分的实验验证，我们证实了该算法在提高电力系统可靠性和降低故障率方面的有效性。这项研究为电力系统运行维护提供了新的解决方案，对于提升电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。

简介：摘要：随着国民经济的快速发展，无论是工业生产还是人们的日常生活，对电能的供给质量有了全新的要求。汽轮机作为现代火电厂的关键设备，其良好的运行状态是保障电能正常供给的有力基础，但实际的工作当中，汽轮机常出现各种故障，为工业生产和人们的生活带来了很大的影响。火电厂汽轮机轴承故障诊断方法直接对故障特征指标进行选取，却未对故障特征进行分类，造成传统方法识别精度低。通过火电厂汽轮机轴承故障信号数据，基于提取火电厂汽轮机轴承故障特征，引入 KNN 算法，通过 SVM 改进该算法，构建故障诊断方法。该方法以提取的特征数据为输入，输出故障诊断结果，实现火电厂汽轮机轴承故障诊断。