电力设备受益城镇化

中央经济工作会议提出，要提高中国城镇化质量，电力设备三领域有望因此受益。     

电力设备检修维护问题分析

叙述了电力设备检修维护的现状,提出一些合理有效的管理对策并加以分析,希望能够为中国的电力设备检修维护工作有所贡献.     

印度拟对我电力设备进口设限

2009年11月26日印度《金融快报》头版报道,印度政府已经开始相关法律手段限制中国电力设备的进口,同时帮助印度国有电力设备供应商Bhel公司提高市场份额。     

电力设备安全隐患排查与管理

电力设备运转安全性与供电工作稳定性、社会经济发展质量之间,均存在直接联系,为降低电力设备出现安全故障的可能性,本文对电力设备安全隐患排查方法进行研究,分析加强设备安全管理的策略,提出结合设备运转实际情况,制定针对性的安全隐患排除策略,不仅可以保证设备正常运转,还能提升供电企业供电服务质量,以期为供电企业正常运转提供参考。     

电力设备的节能技术

本文是从日本电力技术人员准备考试的题目中选出的。文章力图阐明构成电力系统各个环节的主要设备——发电设备送电设备、配电设备和变电设备已经开发的节能技术及其节能效果。     

电力设备载流连接板温升研究

针对电力设备载流故障与接触电阻、设备载流、外部环境温度及其结构尺寸之间的关系,研究建立了高压电气设备载流连接板温升故障的有限元计算方法,借助传热学理论,建立温升模型。并针对一起35 k V电流互感器载流连接板仿真发热故障进行了ANSYS计算分析,重点研究了载流连接板通过的电流大小、外部环境温度及连接板尺寸对其温度升高的影响。该分析结果可以用于对红外测温过程中电气设备电流型致热故障进行参考分析,并对实际设计中生产厂家选用高压电气设备一次电流连接板尺寸大小有一定的指导意义。     

TH-DMDS型电力设备局部放电监测诊断系统

介绍了TH-DMDS型电力设备局部放电在线监测与诊断系统。该系统为固定式装置,能够在电磁干扰较强的变电站环境下稳定运行,可全天候连续在线监测电力设备的故障放电信号,为电力现场及时发现设备故障隐患,为电力系统安全运行提供了保障。     

电力设备：碳排放规划属于预期之中

据2009年11月30日《国际电力网》报道,国务院常务会议研究决定我国控制温室气体排放行动目标,2020年单位GDP碳排放降40％～50％。     

超导电力设备在智能电网中的应用

尽管在电力领域不断有新技术得到发展与应用,但长期以来,世界各国在多年的建设中逐渐形成的电力输配系统并没有出现质的飞跃.而近20年来,计算机、信息和通信技术领域却已经发生了翻天覆地的变化,以信息化、数字化占主导的现代经济模式正在引领世界经济技术的发展潮流,这一方面对电力的供应和使用提出了越来越高的信息化要求,另一方面也...     

一种新的变电站电力设备温度监测系统

文章介绍了变电站电气设备的温度监测现状,并对目前监测手段存在的不足进行了简要分析,研究了基于无线传感器网络电力设备实时在线温度监测技术.温度传感器安装在变电站内存在过热风险的设备上,无线传感器自组织建立传感器网络,利用该网络实现实时在线监测电力设备的运行温度、及时预警等功能.设计了基于无线传感器网络的变电站设备温度在线...     

基于改进Mask-RCNN模型的电力设备锈蚀识别

针对变电站电力设备锈蚀检测问题,文章提出了一种基于改进Mask-RCNN模型的锈蚀检测方法。使用残差网络Resnet101作为模型的基础网络,使用改进后的非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法,提升语义分割的检测准确率。针对设备锈蚀数据集,使用dropout算法对Mask-RCNN提取的特征图进行处理,防止网络出现过拟合的现象,提升了召回率。实验结果表明,改进后模型的准确率和召回率均优于原始的Mask-RCNN网络。     

"十二五"电力设备产业商机无限

自中国共产党十七届五中全会公布了中共中央关于"十二五"规划的建议,各方关于"十二五"期间我国能源、电力工业规划的轮廓就变得越发清晰.分析人士预计,"十二五"期间智能电网、特高压和新能源建设将成为拉动电力设备行业发展的三驾马车.     

变压器类电力设备的状态监测与故障诊断

通过对现行检修、监测体制、方法优劣势回顾,分析了开拓、应用变压器类电力设备状态监测和故障诊断技术的意义,并对该技术国内外发展现状、存在问题进行了介绍.     

基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型

电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。     

电力设备生产企业IS014001环境管理体系标准导入

结合大型电力设备生产企业自身特点,设计了导入ISO14001环境管理体系标准的模块和具体流程,对导入ISO14001环境管理体系标准进行战略规划,探讨了建立企业自身ISOI4001环境管理体系标准的方法,并对ISO14001环境管理体系标准的实施进行了详细说明和举列.结果表明,企业导入ISO14001环境管理体系标准能起到节能减排、保护环境、改善工艺、提高效益和提升国际竞争力等作用.     

改进关联规则方法在电力设备故障预测中的应用

针对传统电力设备故障预测方法在对关联维特征提取时,存在故障信息冗余、误差较大的缺点,提出基于改进关联规则特征分析方法的电力设备故障预测算法。采用平均互信息方法和虚假最近邻点方法进行电力设备故障信息相空间重构,在高维相空间中,将电力设备的故障信号模拟为一个非线性时间序列波形,构建故障信号关联规则指向性特征约束函数,提取故障信号关联维特征,通过关联规则指导实现故障预测改进。仿真结果表明,该算法在进行电力设备故障预测时,能有效反应电力设备故障信号的关联内部特征信息,实现对电力设备故障类别的诊断,对提高电力设备故障类别诊断的准确率有现实意义。     

面向电力设备生产企业的供应链融资方案与风险

针对现阶段面临的电力设备生产企业的融资问题,根据供应链金融管理理论,设计了电力设备生产企业"应收账款"和"存货抵押"两种融资方案,并对两种方案的可行性与风险,分别做了介绍和探讨。除了上述两种金融方案外,商业银行针对电力设备生产企业还可以开展订单融资、动产融资、保理等多种供应链金融方案。通过供应链金融方案进行融资,可以有效缓解企业的资金压力。     

纹理参数耦合GA-BP神经网络的电力设备图像识别方法介绍

针对目前电厂和变电站的视频监控设备只有视频监控,而没有图像识别功能,提出结合纹理参数和GA-BP神经网络的电力设备图像识别方法。首先,用采集到的图像数据构建灰度共生矩阵;其次,通过灰度共生矩阵计算出各图像的纹理参数;最后,对GA-BP神经网络进行训练并确定最优模型,实现分类。     

多维时间序列关联分析方法在电力设备故障预测中的应用

提出基于多维时间序列关联分析的电力设备故障预测方法:将电力设备拓扑网络设备节点的历史时间序列数据进行规范化,运用时间序列分解算法将时间序列进行分解;用一种时间序列模式表示方法,提取关键设备发生故障之前网络拓扑中设备节点的特征事件;并采用关联分析的方法挖掘设备指标运行趋势与设备工况之间存在的隐含关系,达到对故障或冲击进行有效预测的目的。实验证明,该方法能充分利用时间序列数据,发挥数据挖掘对于不确定性关系的分析和表达的优势,能够准确、有效地进行复杂电力设备故障预测。