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当前的故障录波器终端受制于硬件平台,对换流站控制保护二次回路暂稳态大量数据的处理能力有限,单纯依靠软件算法提高分析准确率的空间有限,目前识别准确率无法达到可靠应用的要求.只有发生故障时,运维人员才会调取相应波形进行查看,对于大量监测波形,无法依靠人工识别出电气参量的微小变化,降低了运检人员的工作效率.本文提出一种基于AI边缘计算的监测数据实时分析预警系统,在故障录波器装置端配置AI加速模块,搭建换流站控制保护多源数据模型,采用统计分析和波形分析的多维数据处理算法,对换流站控制保护二次回路数据进行实时在线计算,以及时发现控制保护二次回路隐蔽性缺陷并预警. 相似文献
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为解决换流站阀冷系统状态缺乏智能预测手段和极端工况下冷却能力是否充裕难以评估的问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的换流阀冷却裕度预测方法.在阀冷系统冷却裕度指标量化评估的基础上,考虑多源影响因素,通过相关性强弱选择特征量并构建数据样本集,利用长短时记忆网络建立预测模型... 相似文献
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针对电力设备运维数据质量不高、信息隔离以及数据扭曲等信息问题,提出两层知识库架构,以不同类型缺陷率和因素之间相关系数、不同特征组合下的设备缺陷率作为知识表示,采用模型统一、分块统计和动态排序算法,构建运维知识生成数学模型,通过运维样本的不断积累,更新运维知识库中缺陷率和因素之间相关性和不同特征组合下的设备缺陷率,根据排序结果形成重点运维清单,提高现场运维缺陷识别的准确性。以电力公司运维缺陷数据为基础,分析和验证了基于两层架构的知识生成方法的有效性和正确性,可为设备运维决策提供理论依据。 相似文献
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纯电动快递配送车可作为储能单元提供电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V2G)削峰填谷增值服务。以实际V2G充电站为例,在分析影响V2G经济运行因素的基础上,建立充放电投资效益分析模型。考虑分时电价和循环寿命,测算电动汽车不同电池类型参与V2G的成本和利润,并对比不同电池价格下和不同峰谷运行模式下的收益率。结果表明,通过响应分时电价,纯电动快递配送车具有明显的V2G经济效益,不同电池容量配比影响V2G收益率,电池容量并非配置越多收益越大。所得结果可为纯电动快递配送车V2G经济效益测算提供一定依据。 相似文献
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