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AI大模型的盡頭，是發(fā)電廠嗎？

發(fā)表于：2023/10/26

一種基于深度學習模型的無人機巡檢輸電線路山火檢測方法

輸電巡檢圖像的背景復雜，目標檢測易受干擾，基于YOLOX神經網絡模型，提出一種輸電線路山火檢測方法。首先采用YOLOX的主干特征提取網絡框架，并將其中多尺度特征提取模塊的常規(guī)卷積替換為可變形卷積；其次在加強特征提取階段增加了通道注意力和空間注意力模塊的融合，能夠自適應火焰的外形多變特點，更加有效地提取到山火特征，從而提高目標檢測的準確率。經實驗驗證，所提方法能夠較為準確地檢測到山火，滿足日常巡檢的需求。

發(fā)表于：2023/10/23

考慮多主體利益電力-交通耦合網絡定價策略*

隨著電動汽車滲透率的增加，電力網絡和交通網絡在時空上的耦合更加密切。為降低電動汽車無序并入給電網安全穩(wěn)定運行帶來的挑戰(zhàn)，充分考慮電力負荷需求和交通路況不確定性的影響，建立電動汽車用戶-充電站聚合商-電網運營商多主體利益分層博弈模型，在滿足約束條件的前提下基于改進型蝙蝠算法對多主體利益分層優(yōu)化問題進行求解。由仿真算例可知，電網運營商針對不同電動汽車滲透率積極調整定價策略可以獲得更高的運行效益。所提方法能有效改善電網電壓質量以確保系統安全穩(wěn)定運行，為完善電力產業(yè)價值鏈體系提供理論支撐。

發(fā)表于：2023/10/23

基于圖像識別的用電安全檢查子系統設計與實現*

用電安全檢查是保障電網正常運行的重要途徑，傳統的用電安全檢查主要依賴人工的形式對存在安全隱患的場所、設備進行逐一排查。隨著人工智能技術的發(fā)展，基于圖像數據的智能分析可協助及時排查相關安全隱患，也可減少對于檢查人員的經驗要求，在提升效率的同時，保障安全檢查準確性。為了更好地提升用電安全檢查的準確性，提出了基于YOLO神經網絡的用電隱患識別算法，該算法可對用電設備的指示燈進行識別，并與正常狀態(tài)進行比對，發(fā)現異常狀態(tài)及時發(fā)出告警信息。基于該算法，還設計并實現了基于圖像識別的用電安全檢查子系統。通過實際數據驗證，系統對設備指示燈狀態(tài)不一致性檢測等可達到較高水平，滿足對用電安全檢查的需求。

發(fā)表于：2023/10/23

計及MCMC方法的電網概率檢修計劃指標優(yōu)化模型*

電力檢修是保證電力系統正常運行的重要環(huán)節(jié)，有效的電力檢修計劃安排將大幅提升電網運行的可靠性。通過設備狀態(tài)分級、設備運行年限、設備運行成本等指標構建概率檢修模型，實現檢修計劃的優(yōu)化，采用概率檢修計劃優(yōu)化策略提高電網可靠性和經濟性指標，并在檢修模型采用馬爾可夫鏈-蒙特卡洛法用于提高模型準確度。最后通過仿真對概率檢修模型與傳統檢修模型進行分析比較，在確定最優(yōu)檢修概率的同時，突顯了概率檢修模型的優(yōu)越性，為電力產業(yè)價值鏈體系中電力檢修環(huán)節(jié)的完善提供理論基礎。

發(fā)表于：2023/10/23

基于狀態(tài)任務網絡的水泥生產流程分析*

我國當前工業(yè)用電價格在一天中存在波峰電價和波谷電價時段，而水泥生產具備耗電高的特點，對水泥生產安排進行優(yōu)化，可以提升生產設備利用率，同時利用優(yōu)化結果對其生產可調節(jié)能力進行研究，使得生產可以根據峰谷電價對可調節(jié)部分進行調節(jié)，達到節(jié)約成本及降低電網負載的目的。該研究利用任務狀態(tài)網絡，在考慮用電安全約束條件的前提下對帶倉儲過程及不帶倉儲過程的水泥生產流程進行建模，通過求解對應混合整數線性規(guī)劃模型得到最優(yōu)化生產安排，從中得出帶倉儲過程的水泥生產流程可以提供更多的生產調節(jié)能力的結論。

發(fā)表于：2023/10/23

基于區(qū)塊鏈的價值鏈上下游用電安全協同系統*

在集團型制造企業(yè)價值鏈運行過程中，存在高峰期電力供應不足，生產用電需求得不到有效保障的問題。集團公司亟需綜合考慮生產基地生產需求和用電安全的協同關系，完成精細化的價值鏈上下游電力調配，保障價值鏈安全可靠運行。設計了基于區(qū)塊鏈的價值鏈上下游用電安全協同系統，采用基于智能合約的方法對價值鏈數據使用進行合規(guī)性保障，有效解決了集團型制造企業(yè)價值鏈數據共享風險問題和各生產基地價值沖突問題。系統通過完整記錄生產基地的訂單協同數據和生產基地用電負荷數據，為價值鏈上下游用電安全保障提供良好的參考及決策依據，對維持公司安全穩(wěn)定運行、提升公司經濟效益有著重要意義。

發(fā)表于：2023/10/23

新能源和芯片有啥關系？

“新能源和芯片有啥關系？”

發(fā)表于：2023/9/28

基于遺傳算法的輸變電設備數據補全*

在數字孿生技術的發(fā)展下，我國電網行業(yè)也在由原來的物理電網逐步向數字電網發(fā)展。輸變電設備作為電網中的電能輸送和傳輸的樞紐設備，其運行的可靠性直接關系到電網的安全穩(wěn)定運行。因此，及時掌握輸變電設備當前的運行狀態(tài)以及未來一段時間的運行趨勢，實現對設備運行狀態(tài)的準確評估，對于保證設備安全可靠運行具有重要意義。然而，在目前的實際應用過程中，受限于傳感裝置穩(wěn)定性差、現場運行環(huán)境惡劣、電磁環(huán)境復雜等原因，輸變電設備的狀態(tài)量數據會出現數據缺失造成獲得的數據質量較差，這會直接影響設備狀態(tài)評估模型的準確性。提出一種基于遺傳算法的輸變電設備缺失數據補全方法，首先對變換域隨機賦值，然后通過實現稀疏域中系數向量最小化達到缺失點恢復的效果。實驗證明，該算法能夠準確地恢復缺失數據。

發(fā)表于：2023/9/22

基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別

隨著電力用戶信息采集系統的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識別。基于FDI攻擊進行虛假數據注入，構造用戶用電信息異常數據集，并提出了一種基于召回率的改進Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結構的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結構的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結果進行權值賦值，從而作為元分類模型的輸入數據集。通過實驗驗證，所提的基于召回率的改進Stacking集成分類算法相比于傳統Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于：2023/8/25

賦能配電網建設世健攜多款自研方案亮相配電技術應用論壇

由全國電力系統管理及其信息交換標準化技術委員會主辦，國網浙江省電力有限公司電力科學研究院等協辦，賽爾傳媒承辦的第十三屆配電技術應用論壇于8月3日在杭州拉開帷幕。同期召開“配電網數字化轉型及關鍵技術”、“一二次設備融合及臺區(qū)終端”、“故障快速處理及智能化運維”三大主題論壇。

發(fā)表于：2023/8/7

有獎看直播|智能電網的工業(yè)信息安全防護

新一代信息技術的發(fā)展與應用，推動了智能電網的發(fā)展，使其具有更高的智能化一自適應性和可靠性。然而，針對智能電網的木馬、病毒和黑客攻擊等網絡威脅成為智能電網發(fā)展中必須面對和解決的難題。珞安科技以國家行業(yè)政策法規(guī)為依據，從智能電網網絡安全現狀出發(fā)，結合自身多年實戰(zhàn)經驗，針對性提出智能電網安全防護解決方案，保障智能電網的安全穩(wěn)定運行，促進智能電網的健康發(fā)展。

發(fā)表于：2023/7/24

東芝推出100V N溝道功率MOSFET，助力實現電源電路小型化

　　中國上海，2023年6月29日——東芝電子元件及存儲裝置株式會社（“東芝”）今日宣布，推出采用東芝最新一代U-MOS X-H工藝制造而成的100V N溝道功率MOSFET“TPH3R10AQM”。新款產品適用于數據中心和通信基站所用的工業(yè)設備電源線路上的開關電路和熱插拔電路[1]等應用。該產品于今日開始支持批量出貨。

發(fā)表于：2023/7/6

用芯致遠，復旦微電連推三款MCU新品

2023年6月27日，上海訊——上海復旦微電子集團股份有限公司今日舉辦線上發(fā)布會，推出車用MCU FM33FG0xxA系列、適用于BLDC電機驅動和顯示面板控制應用的低功耗MCU FM33LF0xx系列，和基于 Arm Cortex-M33 內核的高性能MCU FM33FK50xx系列。

發(fā)表于：2023/6/27

大聯大品佳集團推出基于Microchip產品的250W微型逆變器方案

　　2023年6月20日，致力于亞太地區(qū)市場的國際領先半導體元器件分銷商---大聯大控股宣布，其旗下品佳推出基于微芯科技（Microchip）dsPIC33CK256MP505芯片的250W微型逆變器方案。

發(fā)表于：2023/6/20