简介：摘要电力电缆作为连接各种电气和传输、分配电能的设备，它的稳定性高、安全维护工作量少，能够有效提高电能的利用率和质量，并且还具有美化城市等特点。目前，电力电缆已经得到了非常广泛的应用，但其在运行中所产生的故障也占有很高的比重。通常电力电缆发生故障而得不到及时的抢修，便会引起大范围的停电，严重甚至是火灾等。因此，加强对电力电缆的故障识别分析，对整个电网安全运行都有着非常重大的意义。

简介：【摘要】围绕低压配电网技术系统台区存在的拓扑结构相对混乱问题，以及更新速度及时性不足问题，可以考虑引入运用基于智能终端技术设备特征信号的配电网台区拓扑识别技术方法，在遵循践行合理化技术思路前提下，追求获取到优质化技术工作实践效果。文章将会围绕基于智能终端特征信号的配电网台区拓扑识别方法，展开简要的阐释分析。

简介：摘要：随着我国现代化技术水平的不断提升，使信息化技术广泛地应用在各领域中，可满足各领域的发展需求，充分发挥出信息化技术的重要作用与价值。而在 风力发电 系统中，可对先进技术引进与应用，并取得良好的效果。风力发电 是 我国对 可再生能源 的 开发 与 利用 ，所采用的技术是 最成熟、最具开发规模 的 ， 在 电力大数据 中，最主要的核心内容就是风电运行数据，通过对 风电 运行数据的分析，可掌握各地区风力发电能源的实际情况。为确保风电运行信息数据的科学性与合理性，还需对风电机组的异常信息数据分析，采用智能化的识别方法，为 风 力发 电 可再生能源的开发与利用提供重要依据。

简介：摘要：由于电力负载的逐年增加，承载大量电能配送的配电系统已成为电力系统的主要故障来源，因此需要保证配电系统的运行可靠性。针对输电线路故障分类提出了很多基于监督训练的分类算法，如神经网络、模糊逻辑和模糊神经网络等。但是这些算法都需要解决神经网络训练复杂性较高的问题。数字保护继电器(DPR)用于测量线路电压和电流，快速发送跳闸指令，断开故障线路。为了进行故障分类，可利用DPR和数字故障记录器(DVR)采集信息进行特征提取。数据分析则可采用人工神经网络(ANN)、模糊逻辑(FL)、决策树(DT)和支持向量机(SVM)等算法。

简介：摘要：改革开放近五十年的时间，我国的经济得到了飞速的发展，社会全面进步，人民生活水平有了质的改变，工业用电量和居民用电量也在不断的扩大。生产生活用电能力不断增强，风电、太阳能、水电、火电发动机装机容量逐年稳步提升，需求的扩大直接决定了我国发电行业的发展。随着这些年科学技术的不断进步，科研力量的不断投入，人民意识的普遍提高，我国电路损失率也在不断的下降，在有效实现资源利用的同时，也在不断控制成本，提高性价比。配电系统是由发电厂到企业居民能够用到电，中间这一个过程的总称，保证其稳定运行非常重要，配电系统的稳定性，关系着企业居民用电的情况，能否用到电，能否稳定的用到电，都是由配电系统决定的。因此，在实际的发电工作中，保证配电系统的安全稳健运行，及时发现故障，及时解决故障就显得非常重要。

简介：摘要：电能质量扰动信号进行傅里叶变换时，时域信号中存在的非平稳分量会产生频谱泄漏，随机噪声也会干扰信号，从而使频谱中出现大量无效极大值点，严重时导致ＥＷＴ的频谱区间错分，进而影响信号最终的检测结果。本文对电能质量扰动检测与识别方法进行分析，以供参考。

简介：摘要高压输电线路是电力系统的重要组成部分，但高压输电线路距离较长，再加上直接暴露在自然环境中，遭受雷击发生故障的概率较大，进而会对供电输电造成影响。本文通过仿真雷击过程和故障的发生，分析雷击故障智能系统识别方法的优缺点，以期能够更合理更准确地了解雷击产生状况和影响，通过更切实可行的防雷措施迅速排查电力故障，为电力运行的安全稳定保驾护航。

简介：摘要：谐波会影响各种电力设备正常工作，引发设备寿命缩短、网损增大、继电保护装置误动等诸多问题，一直是电力系统中影响电能质量的一大“公害”。当前，电力系统“双高”特征不仅对电网传统稳定性产生较大影响，也可能引发谐波谐振等新型稳定性问题，给电网安全稳定运行带来挑战。

简介：摘要输电线路正常运行中引起故障的常见因素包括雷击、污闪、风偏、覆冰、鸟害、外力破坏等。目前输电线路故障诊断的方向还主要集中在故障元件或故障区域的定位，而对运行、检修人员最为关注的故障原因的识别却很少。在对不同因素引起输电线路故障机理简要说明的基础上，依据雷电定位系统和对故障录波数据的分析，对输电线路的故障类型予以识别。该识别不仅对事故处理、供电恢复、检修计划的制定有重要意义，而且为输电线路故障诊断提供了新的思路。.

简介：摘要： 经济在快速发展，社会在不断进步， 雷击输电线路产生的暂态信号会对行波保护产生一定干扰，是影响精确定位故障的主要原因。正确识别非故障雷击、雷击故障及普通短路故障具有重要意义。利用线路发生扰动后极短时间内非故障雷击的波形对称性和故障时的波形单调性，分别对时间轴上方和下方的暂态电流波形进行积分运算，可识别线路的故障和非故障雷击。 PSCAD 仿真结果验证了所提方法的有效性。

简介：在智能电网信息化、自动化、智能化不断提升的过程中,电力系统对需求侧的透明度要求越来越高,实时、精确的负荷设备识别对于电力系统的规划、负荷预测以及市场调节至关重要。首先,基于智能电表提供的数据,采用家用电器正常工作时的稳态和暂态功率特性作为贴近度比较的参考量,详细分析了传统家用负荷的识别过程。其次,重点分析了电动汽车的充放电行为特征,采用常规的电动汽车充放电暂态与稳态参数作为基本模板,设计了非侵入式电动汽车充放电识别方法。仿真算例结果表明,该方法能够较为快速准确地识别出计及电动汽车的电力系统负荷特性。

简介：摘要：由于我国大力倡导节能减排，所以，加强线损管理成为了电力企业的首要任务，作为配电网管理的关键运作环节，设计出合理可靠的线损异常识别方法，保证配电网高效经济、环保节能地工作更是重中之重。因发电、输电、变电、配电以及用电等因素而产生的线损，是供电企业管理与考核的重要内容之一。配电网因其线路复杂混乱、用户量庞大、台区管理不及时、业务系统与现场环境复杂以及数据质量不理想等诸多弊端，提升了线损管理的难度，降低了治理效率。当前的线损识别方法大多数还停留在人工经验阶段，根据操作人员的个人经验，实施判定与管理，缺乏一定的科学性与智能性。随着电网的科技化、信息化发展，令线损异常的智能化识别也拥有了极大的可能性。

简介：摘要：由于我国大力倡导节能减排，所以，加强线损管理成为了电力企业的首要任务，作为配电网管理的关键运作环节，设计出合理可靠的线损异常识别方法，保证配电网高效经济、环保节能地工作更是重中之重。因发电、输电、变电、配电以及用电等因素而产生的线损，是供电企业管理与考核的重要内容之一。配电网因其线路复杂混乱、用户量庞大、台区管理不及时、业务系统与现场环境复杂以及数据质量不理想等诸多弊端，提升了线损管理的难度，降低了治理效率。当前的线损识别方法大多数还停留在人工经验阶段，根据操作人员的个人经验，实施判定与管理，缺乏一定的科学性与智能性。随着电网的科技化、信息化发展，令线损异常的智能化识别也拥有了极大的可能性。

简介：摘要：电力调度是一项关键的国家基础设施管理任务，用于有效管理和优化电力系统的运行。随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，电力调度需要处理大量的数据和信息。其中一个重要的任务是准确地识别和提取出实体名称以及实体之间的关系，如电站、输电线路、变电站等。在现有的电力调度知识建模方法中，实体识别是一个关键的环节。传统的实体识别方法多数依赖于手工标注的数据集，这种方法存在数据标注成本高、泛化能力差等问题。半监督实体识别方法则可以有效解决这些问题。

简介：摘要在电力系统运行过程中，各项参数的变化都能够作为对电力系统运行状态的判断指标，并且将这些指标进行量化，同时要考虑其他各因素对电力系统运行状态的影响，将这些因素全部都进行量化，以此作为电力系统运行状态的识别指标。通过对样本和数据的采集与分析，通过决策树的方法，以一系列的指标作为参考，实现对电力系统运行状态的有效识别，在防范事故风险、保证电力系统正常运行方面有着重要的意义。

简介：摘要本文通过对RFID技术的概念、特点、优势、应用等相关内容和电力管道光缆巡检标签研究及原型设计的阐述，提出了对管道光纤RFDD标签的应用分析和优化改进意见。

简介：摘要：由于传统方法在实际应用中误识率较高，电力告警信号识别效果不佳，提出基于深层残差网络的电力告警信号识别方法。利用无线传感器获取电力信号，对其归一化处理，并利用深层残差网络对电力信号卷积计算，确定电力残差，将其作为依据识别告警信号。经实验证明，设计方法误识率较低，具有良好的电力告警信号识别效果。

简介：摘要：由于传统方法在实际应用中误识率较高，电力告警信号识别效果不佳，提出基于深层残差网络的电力告警信号识别方法。利用无线传感器获取电力信号，对其归一化处理，并利用深层残差网络对电力信号卷积计算，确定电力残差，将其作为依据识别告警信号。经实验证明，设计方法误识率较低，具有良好的电力告警信号识别效果。

简介：摘要：SCADA（supervisory control and data aqurirment）运行数据能够反映风电机组的运行特性和状态。在实际运行过程中，由于天气、环境、机组停机、通信噪声和设备故障等因素，风电机组运行数据中存在大量异常数据。准确识别这些异常数据，才能有效提高后续以运行数据为基础的风电机组功率预测、发电性能评价、状态监测等工作的效率和精度。

简介：摘要基于深度学习的变电站设备部件的识别，是利用深度学习的高层语义特征提取模型，构建从图像底层视觉特征到高级语义特征逐层迭代、逐层抽象的深度网络映射模型，旨在减小语义鸿沟，得到图像语义特征，然后利用全局特征预测每个位置可能的设备目标，不断进行迭代回归调整，再通过一系列的识别分析后得到最终的识别结果。该研究可以大大提高变电站设备部件识别率，从而更加针对性的进行变电站的故障检测。