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：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：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:本文旨在研究基于深度学习的电力系统负荷预测算法，以提高电力系统的负荷预测准确性和效率。通过分析当前电力系统负荷预测方法存在的问题，引入深度学习算法作为新的解决方案。具体实施过程中，首先介绍深度学习的基本原理和常用模型，然后构建了基于深度学习的电力系统负荷预测模型，并提出了相应的优化方法。最后，通过实际数据验证了该算法的可行性和有效性。该研究对于提高电力系统的负荷预测精度和优化运行具有重要意义。

简介：摘要广域继电保护的算法有很多种，目前我国继电保护中广泛采用多重化主保护联合后备保护配置方式.而本文所提出的算法主要是建立在纵联比较原理基础上的,通过分析对继电保护故障的确定和算法,分析了继电保护系统在广域的运行状况和保护策略,该算法可以速判断电网故障发生的位置,通过继电保护系统对保护范围中所产生的IED故障方向信息的收集以及将关联系数和动作系数结合起来所进行简单的运算，使电网发生故障的位置被快速确定下来。

简介：摘要： 机电设备在各个行业中扮演着重要的角色，然而，设备故障给生产和运营带来了很大的困扰。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习算法的机电设备故障预测与保养策略优化方法。通过收集和分析设备的历史数据，利用机器学习算法构建故障预测模型，并结合保养策略优化技术，实现对机电设备的智能化自动化精密化诊断与保养。实验结果表明，该方法可以有效地提高设备故障预测的准确性，降低故障带来的损失，并优化保养策略，提高设备的可靠性和可用性。

简介：摘要居民空调用电是夏季区域电力高峰不断刷新的主要原因之一，呈不断上升的趋势。江苏2016年电力需求响应运行已纳入了一定数量的居民用户。随着电改的深入，居民小区有规模地开展需求响应是削减区域夏季电力高峰负荷与参与辅助服务的必然趋势。南方电网居民用电数据采集关注点是每天上传一次的用电量表码数据，缺少居民小区15分钟连续采集用电量或负荷数据，因而无法相对准确、合理地确定居民小区需求响应基准、评估削减潜力及确定参与需求响应负荷削减量。本文以佛山供电局2015年禅城区31个居民小区(33,613户居民)用电数据为基础，通过对目前能采集数据的分析与挖掘，提出了基于居民小区总用电量、阶梯用电量、户型等因数的居民小区需求响应负荷基线响应响应潜力估算方法，并结合某个居民小区分户5分钟用电量数据采集进行验证。结果表明，本文提出的方法能较好地解决现有条件下居民小区需求响应负荷基线与削减潜力的估算问题，为需求响应居民小区的选择、削减潜力估算算及客户参与需求响应基线与削减量的确定提供了一种新的方法。

简介：摘要想要保证信息系统的平稳运行的话首先就要保证网络的安全，另外还要根据电力信息系统安全态势在线评估的具体要求来建立相应的分析指标体系，同时还需要注意的是，网络安全的态势分析指标体系是以电力系统的攻击态势量化方法为基础，来进行具体的修正的。本文主要探究了电力信息系统的各个业务应用工作的开展，以及网络安全在实际操作中的应用情况，并且分析了电力信息系统的安全态势评估框架以及常见的几种评估计算方法。

简介：摘要控制算法是自动化控制系统的核心部分。在自动化控制系统当中，任何控制系统的分析、综合或设计时，首先应建立该系统的数学模型，确定其控制算法。控制算法好与坏，直接关系着系统的控制效果能否达到系统指标要求，验证控制算法的控制效果成为系统分析与设计中重要的步骤之一。本文基于AC800M的DCS实物实验系统，以及基于OPC通信技术结合MATLAB/Simulink软件构建了基于实物的算法实验验证平台，来验证所设计控制算法的控制效果。

简介：摘要电网规划问题属于复杂的大规模线性规划问题，一般的处理办法就是分解多目标问题，将其进行转化，转化为单目标问题。本文针对电网规划问题，通过函数法进行目标函数的评价，同时介绍了一种新型的优化算法，即萤火虫算法。通过将萤火虫算法在电网规划中的应用进行相关问题的求解，并对18个节点进行测试，结果表明，萤火虫算法较其他传统算法收敛精度和收敛速度都会高出很多。

简介：摘要风能是清洁的可再生能源，在现在能源发展中，越来越受到各个国家的重视。我国作为资源大国，可开发利用的风能储量也是也是特别丰富。目前，政府越来越重视风能的利用，风力发电作为风能利用的最主要形式，目前已进入规模化发展阶段。但是由于风力发电具有间歇性和随机性，随着风力发电大量接入电网，将对电网的安全稳定运行时一个极大的考验。所以风功率预测系统对解决该问题具有重要意义。

简介：摘要电力系统暂态稳定紧急控制是维持电力系统稳定运行重要手段，暂态稳定紧急控制算法计算效率是制约其在线应用瓶颈。在获得电力系统模型参数的基础上，开发高效暂态稳定紧急控制算法，实现暂态稳定紧急控制在线计算对电力系统安全稳定控制有重要意义。

简介：摘要近年来，随着我国电网规模的不断扩大，气体绝缘组合电器的内部故障也逐渐增多，目前国际上主要采用对局部放电的超高频率检测来实现GIS故障情况的监测，然而局部放电信号是通过收集小波变换分析理论的方法，进行特征提取，这些方法只能起到去除噪声的功能，无法提供局部放电信号的详细数据，而且GIS故障大多分布于单个局部放电信号源的情况，对于多个局部放电源放电源同时存在的情况，不能做到良好的故障识别。GIS故障定位过程中很容易受到信号干扰，也无法获得准确的信息，定位较差，且存在覆盖不到的定位点，为有效解决这一问题，引入了目标识别算法进行GIS故障监测，还通过利用目标识别算法对于GIS的电力设备检测目标进行识别，根据图像的局部特征，找出电力设备需要检测的故障位置和特征，以便后期开展x射线检验工作。

简介：摘要针对标准粒子群算法易收敛到局部最优的缺点，本文对粒子群算法做出了部分改进，同时引入了Pareto多目标的配电网模型，这种模型相对于单目标和加权多目标模型相比更具实际工程意义。

简介：摘要电力管理能量系统，是现代系统的大型能量供应站之一，在现代新型电力系统中，状态估计是能量来源的关键所在。本文根据电力系统管理模式，建立现有分布式状态估计模型。分析状态估计建立监控系统装备的基础上，并对分布式状态估计的系统筹算模式进行改进。本文同时对状态估计中的协调算法以及其算法流程加以研究，而IEEE14节点系统将会结合其算法，进行进一步的算法仿真。

简介：密码算法分为对称密码和非对称密码,在交换机、路由器的账号配置、远程运维、信息传输的过程中,应用了大量的密码算法用以实现信息的认证性、保密性及不可篡改性。随着密码分析技术的进步和计算机计算能力的提升,比如边信道攻击等新方法的出现,使得如果选取错误的参数配置会大大降低安全协议的安全性,暂时安全的密码算法将会变得不再安全。这时就需要更换算法或者增大算法的参数,来实现密码算法的理论安全。文章综述了在网络设备及协议中常见的密码算法,分析了不同密码算法的安全性,并提出了目前要实现网络安全运维各类密码算法应该如何设置参数,可以作为日常网络运维参数配置的参考依据。

简介：文中利用机载激光雷达点云数据,提出了一种基于随机森林算法的电力线自动提取方法。电力线提取属于分类范畴,即将原始点云数据划分为电力线、电塔与其他类别。首先根据点云数据的几何结构,对原始点云数据进行特征提取,采用11个特征描述点云数据,待随机森林分类模型训练完成后,对未分类点进行电力线提取。实验表明,文章提出的方法能够从LiDAR点云数据中有效地、较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率可达96.1%。

简介：摘要本文通过输电线路复合绝缘子憎水性智能检测现状研究，提出了一套基于憎水性图像自动识别改善算法设计方案，完善输电线路智能检测手段，有效提高输电设备的运维质量。

简介：摘要传统蚁群算法在配电网重构问题中常出现停滞现象，针对该问题，遂提出改进蚁群算法。本文将针对改进蚁群算法在配电网重构问题中的应用展开研究，提出一种方向性信息素更新的改进蚁群算法，并将其运用在电网重构问题中。强化蚁群算法，提升算法效率。