陕西智能电网建设技术支持平台设计与应用

陕西智能电网建设技术支持平台,是国网陕西省电力公司研发的一体化前期工作平台,它以计算机技术和大规模数据存储技术为基础,以电力三维GIS(geographic information system,地理信息系统)技术及全过程信息化电网技术为依托,综合运用高精度遥感数据处理技术、海拉瓦技术等技术,搭建起了陕西330 k V以上电压等级的虚拟电网,有效整合了陕西电网相对分散的信息资源,能够直观了解电网的拓扑结构、线路通道的地理环境及生产运行等业务信息,为解决新建电网工程通道选择日趋困难等规划难题提供了新的技术手段。     

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 用TC4和TC8钛合金制造的加工刀具,在使用过程中发生失效。利用金相分析、力学性能测试和无损检测等手段对刀具失效的原因进行了分析。结果表明：刀具失效是由刀具开裂引起的。工作过程中刀具表面产生疲劳裂纹,疲劳裂纹在表面不连续缺陷处萌生并扩展。而失效零件粗糙的表面是裂纹产生的主要原因。     

7150铝合金疲劳裂纹异常扩展分析

在准备7150合金平面应变断裂韧性试样的过程中，预制疲劳裂纹发生不均匀扩展。利用扫描电镜、透射电镜和光学显微镜对断口和组织进行了分析，结果表明，晶粒组织的不均匀性是这种异常现象的主要原因。     

合金元素及均匀化工艺对Al-5Mg合金力学性能的影响

通过在Al-5Mg合金中加入弥散相形成元素,在均匀化过程中能获得均匀细小的弥散相,热变形后能获得细小亚晶结构的组织。力学性能测试结果表明,利用固溶强化、弥散强化和细晶强化等综合方式强化后的铝合金,与传统的5083合金相比,挤压后的抗拉强度提高20%。但铸造过程形成的初晶相(Ti,V)Al3在拉伸和疲劳断裂过程中易成为裂纹源,降低铝合金的延伸率和疲劳寿命。     

基于深度学习的居民区识别在电力线规划中的应用

针对高压输电线路规划设计中居民区数据难以精准获取的问题,采用人工智能算法,提出了基于深度学习的遥感影像居民区自动识别方法。在Matconvnet框架下,利用迁移学习技术在小样本情况下开发了一套针对多源遥感影像的居民区检测系统。以陕西省宝鸡市为例,对算法进行验证,结果表明,该算法居民区识别精度优于93%,能很好地满足高压线规划设计中对居民区数据的需求。     

陕西智能电网建设技术支持平台设计与应用

摘要： 陕西智能电网建设技术支持平台,是国网陕西省电力公司研发的一体化前期工作平台,它以计算机技术和大规模数据存储技术为基础,以电力三维GIS（geographic information system,地理信息系统）技术及全过程信息化电网技术为依托,综合运用高精度遥感数据处理技术、海拉瓦技术等技术,搭建起了陕西330 kV以上电压等级的虚拟电网,有效整合了陕西电网相对分散的信息资源,能够直观了解电网的拓扑结构、线路通道的地理环境及生产运行等业务信息,为解决新建电网工程通道选择日趋困难等规划难题提供了新的技术手段。     

基于深度学习的居民区识别在电力线规划中的应用

针对高压输电线路规划设计中居民区数据难以精准获取的问题,采用人工智能算法,提出了基于深度学习的遥感影像居民区自动识别方法。在Matconvnet框架下,利用迁移学习技术在小样本情况下开发了一套针对多源遥感影像的居民区检测系统。以陕西省宝鸡市为例,对算法进行验证,结果表明,该算法居民区识别精度优于93%,能很好地满足高压线规划设计中对居民区数据的需求。