基于融合SIFT算法的光伏电站安监图像精准识别技术研究

随着我国“双碳”工作的不断推进,光伏电站的规模逐渐扩大。为解决光伏电站图像安防技术中存在的拍摄角度、光线影响大,识别准确率低的问题,提出了一种基于SIFT的光伏电站图像安防技术。通过SIFT算法提取光伏电站图像特征点,解决了光线、角度带来的识别误差问题;通过卷积神经网络方法准确的识别了光伏电站车辆、人员、动物、积雪等安防问题。该方法在某光伏电站进行应用,其光伏电站图像安防识别准确率平均为99.7%。所提方法能有效提高光伏电站图像安防识别准确率。     

基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型

风机叶片覆冰灾害严重危害风电场安全经济运行,对风机叶片覆冰状态的预测是预防覆冰灾害的有效手段。针对传统覆冰状态预测方法精度较差问题,基于风电场SCADA监测数据,提出一种基于Bi-LSTM和SVM的风机叶片短期覆冰状态预测模型。首先,采用PCA对风机叶片覆冰状态监测特征指标进行降维,筛选可以反映风机叶片覆冰状态的特征指标;其次,基于大量历史数据,对Bi-LSTM和SVM模型进行训练,训练结果表明模型有较好精确度;最后,将多组实际数据集输入Bi-LSTM预测模型,预测输出值输入SVM模型,对风机叶片是否会出现覆冰故障进行判别。结果表明,所提方法可准确实现叶片覆冰状态预测,准确率可达95%。     

关于燃机热电联产在国内发展的思考

随着国家对环境保护的日益重视,燃机热电联产机组以其良好的环保效益越来越受到重视。对燃机热电联产的基本原理、发展的必要性和存在的问题进行了分析,并就推进燃机热电联产的发展提出了相应的对策和建议。     

考虑预报误差的水电站水库汛期运行水位优化

汛期运行水位是水库调节防洪和兴利矛盾的焦点所在,为实现水电站水库汛期发电效益最大化,假定入库径流预报误差服从均匀分布,建立了龟都府水电站水库汛期调度发电量最大模型,并计算不同汛期运行水位下的发电效益和防洪风险。算例分析结果表明,在现有预报水平下,建议水库汛期运行水位可提高0.2 m,可多发电384.87万kW·h,且水库防洪调度风险率在可控范围内。成果可为入库径流不确定条件下的水电站水库开展洪水资源化利用工作提供参考。     

燃气-蒸汽联合循环热电联产机组热电分摊方法

目前热电联产机组比较典型的热电分摊方法有热量法、焓降法和烟方法.但对于燃气-蒸汽联合循环机组,蒸汽系统通过回收利用燃气系统相对低品位的排气热量(约占总输入热量的55％～65％),可提高联合循环机组的效率,因此在分摊蒸汽系统的燃料消耗时,不能用热量法按排气热量比例进行分摊.而应通过引入汽轮机供热抽汽率β和抽汽焓降不足系数λ来实现对节能效益的合理分配.     

基于B/S架构的发电企业生产运营统计分析系统设计

本文针对发电企业在生产管理过程中相关生产数据来源和使用的不规范,管理/业务数据量剧增与数据聚合手段缺失、数据价值日益凸显与原始数据管理方式落后等问题,基于B/S架构模式,以ASP.NET为开发平台和Mysql为数据库采用负载均衡技术和中间件技术构建了生产运营统计分析系统。首先介绍了生产运营统计分析系统的开发技术,其次对系统的功能进行阐述,最后基于技术和功能完成了系统架构。     

基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别

随着我国大规模输电线路网络的发展建设，部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域，滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行，针对上述问题，提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法，引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力，引入CIoU替换GIoU损失函数，使最终预测框更接近真实框，提升预测精度。实验结果表明，算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势，可以满足实际应用需求。     

电力企业能效管理的策略分析

阐述电力企业能效管理提质增效的实践策略，多平台数据融合、建立能效分析模型、运行数据实时监测、完善能效管理体系、探讨AI智能运维，增强精细化管理能力。     

水电站大坝安全监测及运行管理分析

阐述水电站大坝安全监测的特点，探讨安全监测对策，包括加强对监测设备和仪器设备管理、对监测数据分析、推广和应用自动化技术，提出大坝运行管理中的优化措施。