简介：

简介：摘要随着经济的迅速发展，大量整流设备等非线性负荷不断投入运行，使得电网中产生电压畸变、谐波；三相不对称负载，如单相大容量负荷（电气化铁路、电弧炉及大功率设备）由于在三相系统中的容量和电气位置分布不合理，引起系统三相不平衡；具有波动性、冲击性的负荷（钢铁企业的电弧炉、大型轧钢机）容易引起电压波动和闪变，严重威胁着电力系统安全、稳定、可靠、经济的运行。用户侧设备的运行也受电能质量的影响。如果供电突然中断或者波动，将会给工业生产带来巨大的经济损失，尤其对于用户侧安装的一些对电能质量具有高要求的控制设备、电子装置等。为了保证电力系统的安全经济运行，减少因电能质量问题对用户和用电设备造成的影响，了解电能质量的定义、基本指标，研究电能质量的检测方法具有重要意义。

简介：摘要售电量是电网经营企业的产品,售电均价是企业售电价格水平,表征企业盈力能力,两者是电网经营企业重要经济指标。准确预测长短期售电量、售电均价对企业的经营决策起着重要作用。

简介：摘要在新形势下，电力设备运行环境日渐复杂化，急需要全方位动态监控电力设备运行环境，确保电力设备处于安全、稳定运行中，提高电力设备运行整体效益。因此，本文多角度客观阐述了电力设备运行环境监控图像异常检测算法。

简介：摘要基于网络拓扑以及设备已知状态，综合分析多个数据源提供的停电报告或电能质量报告，可以分析预测配网中未知故障的发生，为故障抢修人员提供故障发生位置，电压等级等故障原因数据，为客服人员提供停电影响范围，预计恢复时间等故障恢复数据，从而减少故障发现到恢复的时间，减轻抢修人员工作强度，提高用电用户满意度.

简介：摘要本文论述了基于三相瞬时无功功率理的检测谐波的方法。详细描述了瞬时无功功率中的ip-iq算法，并使用MATLAB中的SIMULINK仿真工具对本文算法进行论证，仿真表明了本文算法的有效性和实用性。

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：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：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：摘要通过采用不同类型的电极对变压器的局部放电进行了模拟，获取得到了三种不同类型局部放电的放电信息，通过对其放电二维谱图统计发现不同类型局部放电的放电信息各异，通过提取其放电二维谱图的统计参数，建立了表征变压器局部放电的指纹库，最终基于随机森林思想对不同类型的局部放电参数进行了训练，最终300例测试数据中测试准确组数为297，其识别准确率达到了99%。为变压器局部放电类型的识别方法提供了新的途径。

简介：在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.

简介：结合标准成本理论研究和其他网省公司的经验和做法,依据两种标准成本测算方法,对重庆电力公司10家分公司的成本费用进行了测算。对标准成本参数、系数进行的分析和归纳表明,标准成本的制定要参照历史成本,依据当地社平工资标准,结合业务特性和各地区实际情况进行计算和修正。该文证明该定额标准来源可信,标准有效,具有可行性和可参考性。

简介：针对遗传算法求解到一定范围容易产生大量冗余迭代、求解精度低,蚁群算法初期信息素匮乏、求解速度慢的缺陷,在电网规划算法中,将遗传算法与蚁群算法融合,在网架规划初期采用遗传算法求解出最优解,通过最优解生成蚁群算法的初期信息素,确定吸引强度的初始值,建立强度更新的模型,从而得到满足电网规划的最优方案。最后通过18节点的算例证明,融合算法在收敛性与寻优性上均得到提高。

简介：运用曼奎斯特指数方法计算了1995--2006年中国电能利用的全要素效率，并进一步分解为技术效率、技术进步；按照地区层面、省域层面对电能利用效率进行分析比较。运用斯皮尔曼等级相关系数对中同电能利用效率可能影响因素进行了定量分析，揭示了电能利用的区域性和差异性，可为有关部门提供接近现实的分析数据和制定政策的依据。

简介：摘要：随着燃料持续高企，近年来，煤电企业出现了大面积的亏损情况，成本与利润问题受到电力企业的广泛关注。特别是对于一些承担着供热任务的煤电企业来说更是无法依靠以前以热补电的经营思路进行生产，给经营决策提出了更高的要求，促使煤电企业更加关注边际利润指标以及其对生产经营活动的指导性。本文主要探讨承担着居民供热的燃煤机组热电企业的边际利润的应用情况。

简介：摘要：“十三五”期间，国家电网公司加快推进配电网发展，大力提升了配电网的自动化、智能化水平，对终端通信接入网的带宽、可靠性及建设运维管理提出了更高的要求。针对日益增长的业务需求，国家电网公司已组织开展了接入网顶层设计，其中无线专网的试点建设是接入网“统一建设”的重中之重。

简介：摘要当前，遗传算法已经获得了广泛的应用，其作为一种优化成功的搜索算法，其在应用市场上十分畅销。但是，随着技术的发展，此种算法存在诸多的缺陷。例如，容易出现局部最优的问题，或者是收敛速度缓慢的问题等，尤其是在神经网络优化算法方面。文章是对遗传算法的改进进行了详细的研究，对改进遗传算法的神经网络优化算法展开了深度探究。此次探究的主要目的是为了通过对算法改进策略的研究，进而进一步对算法的可行性进行验证。

简介：摘要配电网发生故障后，尤其是随着微网渗透率的不断增大，为快速准确实现配电网故障恢复，提出了启发式算法与遗传算法相结合的配电网故障恢复算法。首先，利用启发式算法生成故障恢复的候选方案集；然后，考虑故障恢复的目标和约束条件，采用遗传算法对变量进行编码、交叉、变异寻求最优解,得出最优恢复方案。算例结果验证了该方法的有效性。