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由于个别地区电网系统运行情况复杂,当前电网故障全景数据监控方法容易受到采集信息的干扰,其监控精度较低、可靠程度不高。为此,提出一种新的电网海量故障全景数据的远程监控方法。设计电网故障全景数据监控系统,并将其安装在架空的输配电线路上以及城网的地埋电缆中,用于监控电网故障全景数据,通过故障全景数据的检测方法实现故障指示器的软件设计。采用5类监控手段建立保护熵并获取相对保护熵,将相对保护熵作为依据,提出两个判据对电网故障全景数据进行判断,以实现电网海量故障全景数据的监控。实验结果表明,将所提方法应用于某地区电网海量故障全景数据监控中,不仅可靠性高,而且经济损失少、监控精度高。 相似文献
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随着高层建筑数量的增加,对建筑物结构的智能安全监测变得越来越重要。建设结构性健康监测和预警技术是建筑安全的关键组成部分,物联网方法为解决这一挑战提供了一项新的技术措施。提出了一种结合物联网和BIM的构建信息管理、早期预警系统和云服务的新型集成信息系统。该系统涉及一个可交互性的智能数据盒,用于访问和集成从分布式异构传感设备获得的数据。利用所提出的基于物联网的集成信息系统结构对建筑物进行安全监测,同时可以提高建筑信息学应用中监控过程和决策的有效性。研究表明,综合信息系统对结构性健康监测至关重要。 相似文献
5.
对优化设计的煤矿安全监控系统整体方案、硬件配置及软件逻辑进行了详细介绍,通过功能描述说明了系统在安全性、信息化和智能化方面的提升,对煤矿安全监控系统在生产中的应用具有重要意义。 相似文献
6.
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。 相似文献
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为解决矿山日常安全隐患排查数据不规范、非结构化、生命周期短和利用程度低等问题,运用大数据分
析技术研究与开发矿山安全隐患辨识与预警系统。 根据矿山安全隐患大数据分析场景,在大数据平台和云计算平台
基础上规划系统整体架构、功能体系与大数据分析逻辑。 通过矿山安全隐患语料库、停用词库的构建,规范矿山常见
隐患主题词,借助词库对安全隐患进行标准化分词,运用“六何分析方法”构建以时间、地点、类型、程度、致因、责任主
体为要素的多维数据集。 针对矿山安全隐患大数据特征,运用主题挖掘、语义网络分析、关联规则、分类与预测模型完
成危险源和安全风险主题辨识、安全隐患知识图谱构建、安全隐患致因规律挖掘以及安全风险预警,借助商务智能分
析工具完成可视化系统的搭建。 系统应用于国内大型矿山企业,实现了安全隐患智能识别、诊断、预测与预警,大幅提
高安全管理人员对安全隐患认识、管理和决策能力。 相似文献
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