简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在电力用电中得到了广泛的应用。智能电网、大数据等技术迎来新一轮的变革发展机遇,对电力大数据价值的深度挖掘和应用力度不断增强。基于此,本文首先分析电力大数据内涵，其次探讨电力用户用电数据特征提取，然后对用户用电行为的分析，最后就个性化电力营销进行研究，旨在能为有需人士提供可用参考或建议,促进在电力大数据基础上开展的用户用电行为统计管理工作更加完善有效。

简介：摘要：随着我国经济的持续增长和社会的快速发展，电力需求不断上升，确保电力系统的安全稳定运行成为当务之急。变电站作为电力系统的核心部分，其设备的正常运行直接影响到整个电力系统的安全、可靠和经济性。然而，受限于传统巡检方式的人工操作，以及设备故障的隐蔽性，如何提前发现和预警变电站电气设备的异常运行，成为了电力系统管理的重要课题。因此，提出的基于红外图像识别的变电站电气设备异常运行预警方法，为实现这一目标提供了有力支持。

简介：摘要：本文阐述了计量自动化系统的构成，并对其应用及效果进行了分析，具有一定的参考价值。

简介：摘 要：随着科学技术的发展，人脸识别已被越来越多地运用到各个行业，特别是在出入口的监控管理上，它的技术使得对小区和楼宇的进出管理变得更加可靠、方便和高效。这种情况的实施为核电站的技术运用提供了大量的实例。核电站对进出的管制很严，对人员和车辆的进出都有很高的要求。核电站的新科技，必须在其他行业得到广泛而可靠地应用，然后再投入到核电站中。目前，在核电站的进出口管理系统中，采用了人脸识别的方法。它可以用来代替原来的门禁系统，与原来的 CPU卡加密技术和生物特征识别技术一起使用。可以在核电厂的分区内使用，进行试验，根据使用效果，效率，实现对整个工厂的进口控制系统的技术升级。对新建成的核电站进行了实例分析，以促进核能产业的全面普及。

简介：摘要：随着土木工程结构的日益复杂化和大型化，其安全性和稳定性问题逐渐凸显。结构损伤可能由多种因素引起，如材料老化、自然灾害、人为错误等。因此，准确、快速地识别并诊断土木工程结构的损伤，对于预防事故、保障人民生命财产安全具有重要意义。本文首先概述了土木工程结构损伤识别与诊断的研究背景和意义，然后介绍了常见的损伤识别与诊断方法，最后展望了未来的研究方向。

简介：摘要：在实际的化工工艺生产过程中，其所涉及到的层面比较广泛，需要使用到的物品也比较多，所以存在的危险性因素十分繁杂，且总体化工工艺生产的不确定性以及不稳定性较强，只有及时地开展危险因素的识别工作，才可以更好地确定出化学工艺所存在的问题，找出危险性因素，以这些危险性因素为基准，做好安全防治措施，防止化学工艺流程产生一些不必要的危险事件，要对危险性因素进行管控，切实地提升化工工艺安全设计的可靠程度，降低生产过程中所发生的危险事件频率。

简介：摘要：在全球中全球对于化工工艺的研究工作非常的广泛，想要利用加强对应的技术，从而加强化工材料整体使用效率，使化工行业整体由单调的生茶奴总也慢慢转化成利用丰富的化学源材料完成混合，构成性能更好的化工产品。但是大部分的化工产业所应用的原材料都具有毒性，在实践应用过程中，要求有关管理人员做好安全管理工作，做好相应的标识和控制。

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：随着计算机技术的不断创新发展，人工智能识别技术能够在不同行业领域内广泛应用，并模拟人类的行为和思维方式，输出科学并准确地推理分析结果。在实际应用计算机人工智能识别技术的过程中，需要运用大量数据资料进行训练和拟合，对视觉层面和语言层面的信息进行快速识别和推理分析。下面，文章重点就计算机人工智能识别技术的应用瓶颈展开论述。

简介：　　摘要：本文深入探讨了变电站运行中的安全隐患及其控制策略。文章首先分析了变电站运行的常见安全问题，包括设备故障、操作失误和环境因素等，并探讨了这些问题的成因。接着，文章详细讨论了利用技术手段和管理措施进行安全隐患识别的方法。其中，技术手段包括监控系统、故障诊断技术等，而管理措施涉及规程制定、人员培训等。随后，文中提出了一系列针对性的安全隐患控制措施，强调了技术措施和管理策略的结合使用，以提升变电站的安全性能。文章最终强调，系统性的安全隐患管理对于保障变电站的稳定和安全运行至关重要。

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：本文深入研究了风险识别法在机电工程施工中的应用，通过对危险源辨识法、事件树分析法和故障树分析法的详细概述，揭示了其在电气安全风险和机械设备操作风险方面的具体应用。针对电气工程和机械设备操作的特殊性，提出了相应的风险管理策略，强调了安全操作规程的制定和实施的必要性。通过案例分析，验证了风险识别法在工程施工中的实际效果，为今后类似工程提供了宝贵的经验和参考。本研究的结果对提高机电工程的安全性、可控性和质量具有重要指导意义。

简介：摘要：随着风电技术的发展与应用，风电机组数据采集及监控系统对风电场起着关键作用。这类系统的高效运行既能提高风电场运行效率与稳定性，又能确保风电设备安全工作。但由于风电机组的规模越来越大，复杂程度越来越高，因此系统中异常数据发生的频率越来越高。所以识别并剔除这些异常数据就成了保证风电机组数据采集及监控系统能够正常工作的一项关键举措。文章将对风电机组数据采集及监控系统中异常数据的识别方法及措施进行论述，希望能够对风电行业技术发展及风电场安全运行起到借鉴及指导作用。

简介：摘要：本文分析了目标检测算法YOLOv5网络结构的优缺点，提出了一种轻量化网络模型YOLOv5s-lite，对原来的YOLOv5s进行了模型加速，用分组卷积、深度可分离卷积和通道混洗操作代替网络中部分普通卷积，并在自制的螺栓模板数据集上验证了检测性能和模型复杂度，在基本不改变检测精度的情况下将网络模型减小了将近一半。

简介：摘要：电力工程施工管理中的风险识别与技术预警是一个关键的研究领域，它旨在通过先进的技术手段和管理策略，提高施工安全性和效率。本研究采用案例分析和数据统计相结合的方法，对电力工程施工中的常见风险进行了识别，并探讨了技术预警系统的应用。研究结果表明，合理运用技术预警系统能有效减少施工事故发生率，提升工程质量。结论指出，持续优化风险识别机制和预警技术，对于保障电力工程施工的安全与高效具有重要意义。

简介：摘要：电力网络是实现分布式能源效益最大化的一种有效途径，具有重大的社会效益和经济效益。微电网能够增强电网在突发性灾害下的应急响应能力，缩短输电距离，减少输电线路投资与运行费用，保障电网安全、经济运行。文章对微网中的一些关键技术和应用作了简要的分析，为微网的发展提供了借鉴。

简介：摘要：本研究针对单吸单级离心泵轴承故障进行了深入探讨，通过分析泵轴承故障的特征和影响因素，提出了一套有效的识别与维修技术。首先，利用振动分析、声学检测等方法对泵轴承状态进行监测和评估，识别出可能存在的故障类型。然后，根据不同故障类型，采取相应的维修措施，如调整轴承间隙、更换轴承零部件等，以恢复泵的正常运行状态。该研究为单吸单级离心泵的维护保养提供了可靠的技术支持。

简介：摘要：发电机定子绕组的单相接地故障是发电机的常见故障之一，随着机组单机容量的增大，发电机定子绕组的对地电容也增大。定子单相接地故障时，故障点电弧时断时续，所产生的间歇性过电压，可能造成定子铁心灼伤，甚至发展成匝间或相间短路故障 。目前定子单相接地保护原理主要有基波零序电压保护、三次谐波电压保护、外加信号的注入式定子接地保护等，本文分析了发电机单相接地故障特性和数学模型，并对这三种保护的原理及优缺点进行了阐述。

简介：

简介：摘要：在电力工程建设中，监理是确保工程质量与安全的关键环节。随着科技的不断发展，信息技术的引入为电力工程监理工作带来前所未有的机遇与挑战。信息技术的应用促使监理工作向数字化、智能化、高效化的方向发展，为监理人员提供更多的便利和支持。本文结合实际，对电力监理管理方法分析，以提高监理工作效率、质量和安全。