【摘 要】
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输电线路的高效巡检是保证电力系统稳定运行的重要前提,传统输电线路巡检中,主要利用人工判读航拍图像中的电力部件缺陷,耗时长且效率低。为了提高巡检效率,利用计算机对电力部件缺陷进行自动识别具有重要的意义。绝缘子是输电线路中重要的绝缘部件,利用人工智能技术实现对绝缘子缺陷的准确识别和定位,有利于对缺陷绝缘子进行排查,指导检修人员进行更加准确快速的判读,同时支撑输电线路安全可靠的运行。本文首先对输电线路人
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输电线路的高效巡检是保证电力系统稳定运行的重要前提,传统输电线路巡检中,主要利用人工判读航拍图像中的电力部件缺陷,耗时长且效率低。为了提高巡检效率,利用计算机对电力部件缺陷进行自动识别具有重要的意义。绝缘子是输电线路中重要的绝缘部件,利用人工智能技术实现对绝缘子缺陷的准确识别和定位,有利于对缺陷绝缘子进行排查,指导检修人员进行更加准确快速的判读,同时支撑输电线路安全可靠的运行。本文首先对输电线路人工巡检方式、传统目标检测模型、深度学习目标检测框架以及绝缘子识别发展现状进行了研究与分析。其次,针对输电
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主蒸汽管道断裂(MSLB)是威胁AP1000安全壳完整性和安全性的重要事故。当发生MSLB事故时,主蒸汽管道的断裂将导致大量水蒸汽喷入安全壳,导致安全壳内温度和压力急剧增加。为了研究MSLB事故下AP1000安全壳瞬态响应的关键影响参数,量化这些不确定性输入参数对关键安全参数的综合影响,本文采用多种不确定性分析算法对MSLB事故中的输入参数和关键安全输出进行敏感性及不确定性分析,为最佳评估加不确定
近年来,电力数据已经成为电力系统的重要资产,其大大促进了智能电网的发展。由于智能电网是一个复杂庞大的系统,在数据访问与共享的过程中,智能电网中各个机构面临各种数据安全的挑战,智能电网中的用户也面临着隐私泄露的风险。本文对智能电网中不同应用场景下的数据安全访问控制进行了研究,主要通过改进基于属性的加密方案(Attribute-Based Encryption,ABE)并利用如区块链,签名等技术作为解
油中溶解乙炔的浓度及产气速率常用于监测电力变压器的早期故障。传统气相色谱法具有抗电磁干扰能力差、色谱柱易污染、消耗载气、且需要标定等缺点,而光学检测方法可以有效解决上述问题,因此得到广泛研究。传统气室体积较大,且结构复杂,价格昂贵,消耗特征气体多,本文采用空心光子晶体光纤(HC-PCF)作为传感气室,并结合光纤环形腔衰荡光谱技术(FLRDS),开展了变压器油中溶解乙炔的气相检测研究。首先,探讨了基
静止同步补偿器(Static Synchronous Compensator,STATCOM)作为一种重要的无功补偿装置,具有可连续调节、响应速度快、输出谐波特性好等优点,利用IGBT串联技术可直接提升装置应用的电压等级,使其能应用于更高电压、更大容量的运行场景。当IGBT串联STATCOM运行于不平衡工况时,由于负序分量所造成的装置直流电容电压波动,极端情况下会威胁装置自身安全稳定运行。为此,本
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近年来,能源消费绿色低碳转型驱动下,促进了可再生能源快速开发和大规模接入电力系统,以风光为代表的可再生能源发电固有的波动性和间歇性给电力系统带来了更大的不确定性,亟需从各方面提高电力系统灵活性来保障系统安全稳定运行。目前发电侧火电机组灵活性改造是提升电力系统灵活性的有效措施,但随着商业和居民用电占比的不断提升和智能设备的普及,需求响应资源也正成为电力系统重要的灵活性来源之一。鉴于商业和居民温控负荷