“机器代人”智能运检关键技术研究和展望

随着智能传感器、机器人等技术的深入发展与应用,"机器代人"给传统电力运检带来了新的分析理念和技术途径,其关键技术的突破和应用对电网智能运检建设的高质量发展至关重要。阐述了在当前智能运检体系建设的背景下"机器代人"和智能运检的基本概念,对"机器代人"智能运检的关键技术进行了研究,对相关技术的发展趋势进行了展望。     

机器智能在电力运检全过程中的应用研究

运维检修业务是保障电网安全运行的核心环节.面对电网规模不断扩大、运检任务难度不断加大,传统的运检模式难以适应时代发展及电网发展要求.机器智能在信息识别、模拟仿生、深度学习等方面的发展和突破,给传统电力运检带来了新的分析理念和技术途径.在当前智能运检体系建设的背景下,从机器智能的概念出发,介绍了现阶段机器智能技术的研究和...     

电网基建工程数据挖掘及知识图谱构建技术研究

电网基建工程设计和施工过程中产生的大量说明书、清册等非结构化和半结构化数据可以作为电网设备、资产等基础数据的重要来源,其数据价值仍未被充分挖掘.文章在数据预处理的基础上,将双向长短期记忆神经网络模型和依存关系模型用于自然语言处理,构建基于Neo4j的基建工程知识图谱.该图谱将不同类型文件中的自然语言转化为知识库中的节点...     

基于知识图谱的二次设备缺陷智能诊断与识别应用研究及实现

为了进一步规范缺陷信息录入并且提升消缺处置的效率,文章基于知识图谱的二次设备缺陷智能诊断与识别方法,通过利用历史消缺记录构建缺陷知识图谱,完成了缺陷信息自动填报、缺陷智能诊断及缺陷处置辅助决策功能,实现了对故障处置全过程的支撑.采用的技术实际应用效果一定程度上依赖于原始文本数据的质量,在后续应用时,需要持续迭代优化算法...     

基于信息和知识集成的汽轮机智能诊断

在分析了汽轮机故障智能诊断系统中征兆的类型之后,提出了诊断信息集成的策略和诊断集成的模型,论述了基于案例,规则和模型的混合推理方法。     

基于知识图谱的电网调度运行优化管理系统

为应对电网安全态势复杂多变,缓解现行调控管理规范化水平不足、数据利用效率低下等问题,文章提出基于知识图谱的电网调度运行优化管理系统,并从多模态数据融合、信息流关联推理、电网脑态势解析、智能体辅助决策等方面阐述融合知识图谱的电网调度运行管理系统的优化机制;结合智能调度新需求,提出基于知识图谱的态势“三高”评估、负荷“三多”推荐、故障“三化”解析等优化管理方法全面提升安全稳定运行管理水平以及工作效率。依托大电网智能调控平台,将系统应用在电网调度运行管理中进行效果展示,全面反映电网运行状态和整体概况,提升电力系统内部知识的综合利用率,保障电网安全稳定运行。     

基于时变图的大电网稳定态势知识图谱建模及管理技术

电网稳定态势知识图谱可对电网稳定态势知识进行直观表达与综合利用,对大电网在线安全防御具有重要意义。文章首先对大电网稳定态势知识进行梳理,结合电网调度人员对稳定态势知识的关注程度,将大电网稳定态势知识图谱分为系统级知识图谱与设备级知识图谱;然后,结合知识图谱的构建技术,提出了大电网稳定态势图谱建模方法,实现大电网稳定态势图谱自动化构建;在此基础上,提出基于时变图的电网稳定态势知识图谱存储方法与基于多级索引的知识图谱查询方法,实现了大规模稳定态势知识图谱的高性能管理;最后,研发了大电网稳定态势知识图谱管理系统,并在某省级电网开展测试应用,为实现大电网在线安全防御提供了有力的技术支撑。     

知识图谱在电力领域的应用与研究

为了实现电力领域的技术创新,文章利用人工智能、大数据分析和挖掘、知识图谱、自然语言处理等技术,并结合领域专家的意见,构建电力领域的中文专业词典和知识图谱,并通过对电力领域与人工智能领域进行交叉分析,预测电力领域未来的研究热点。结果表明:知识图谱技术适用于电力领域,能够实现电力系统各个环节移动互联、人机交互的发展目标,扩大智能电网应用,推动能源生态建设。     

一种输电通道关键要素识别的知识图谱构建方法

输电通道关键要素的识别与提取是输电线路巡检管理中重要的一环,深度学习算法使得要素识别走向自动化、智能化,然而算法需要大量知识图谱进行训练。基于此,文章以卫星遥感影像为数据源,提出一种大规模、多尺度的输电通道关键要素知识图谱的自动化构建方法,在减少人工标注的工作量的同时完善知识图谱质量,并充分利用有限的数据资源。研究表明,基于文中所构建知识图谱进行训练后,识别的关键要素精度相较于基于传统面向对象方法展现出更高的准确度。     

碳足迹研究的知识图谱——基于CiteSpace与WoS核心合集

以CiteSpace为工具对从Web of Science核心合集中检索到的2007～2020年主题为碳足迹的4 864篇文献(文献类型:Article、Review)进行了分析,分析了文献的年度分布、科研能力与科研合作、知识基础和研究关注点。结果显示,碳足迹是一个比较新且发展较快的研究领域;从事碳足迹研究实力较强的国家有美国和中国等,在科研机构发文量上有5所中国的科研机构在发文量方面处于世界前列,取得了丰硕的研究成果;找出了5篇具有代表性的知识基础文献;碳足迹研究的关注点主要集中在温室气体排放、可持续性发展、生命周期评价(LCA)、环境影响等方面。     

配电网故障处置中的知识图谱：进展、挑战与展望

通过知识图谱构建电网故障处置模型,将庞大而分散的终端设备数据信息和故障案例数据转化为专业的领域知识图谱,可以有效降低故障处置压力,辅助相关人员进行故障处置决策,提高处置效率和智能化水平。针对知识图谱在配电网故障处置过程中的重要推动作用,文章对知识图谱构建方法及关键技术,如知识抽取、知识融合、知识加工、知识更新等进行了阐述,尤其根据配电网故障处置数据的特点,分析对比构建配电网领域知识图谱过程中各阶段的技术,最后结合知识图谱的发展趋势,提出了配电网故障处置知识图谱面临的挑战和机遇。     

面向SDH光传输系统告警排查的领域知识图谱构建方法

SDH光传输系统是支撑大电网安全运行的关键电力通信设施,当前对于实时严重告警的排查主要依赖通信调度人员的经验开展关联分析,该模式存在排查速度慢、业务协同差等不足。为了解决以上问题,提出了一种面向SDH光传输系统告警的领域知识图谱构建方法。针对告警文本中实体嵌套和边界难以确定的问题,构建BERT+Bi-LSTM+CNN模型进行命名实体识别。采用Multi-Attention+TextRNN模型进行关系抽取,并基于GCN+Self-Attention进行知识图谱融合。以某线路的通信设备告警文本为实验对象,采用所提出的方法进行知识抽取和融合,实体识别准确率达到91.42%,知识融合的hits@1能达到38.1%,验证了针对SDH光传输系统告警场景的领域知识图谱构建方法的有效性。     

FDI与碳排放研究进展及热点前沿分析——基于知识图谱可视化研究

伴随着“双碳”战略在中国的进一步落实,绿色低碳发展理念日益渗透到经济社会的各个领域,FDI在低碳经济中的作用研究也逐步受到重视。在分析国际中FDI与碳排放研究进展的基础上,基于CNKI数据库以国内FDI与碳排放相关的223篇研究文献为研究对象,运用CiteSpace软件探讨FDI与碳排放研究领域文献的发布时间、主要关键词、作者、核心机构等,并利用知识图谱进行可视化分析。结果发现,国内该领域的作者、机构之间的合作较弱,呈现单打独斗的局面。该领域有两个主要繁荣期,在2011-2016年的研究以空气质量和经济增长与FDI和碳排放之间的关系为主,主要应用三阶段最小二乘法。在2016年以后主要是通过中介效应与门槛效应研究FDI与碳排放及环境规制的相互影响,该领域的主要研究热点有FDI、OFD、IFDI、双向FDI、门槛效应、环境规制、经济增长、城镇化,对碳排放的主要测度变量有碳生产率、碳排放强度等。通过将科学计量学工具CiteSpace引入对FDI与碳排放研究领域中,补充了国内对该领域可视化分析的研究,对国内学者进行相关领域的研究具有借鉴意义。     

变压器故障解决中继电保护技术的应用研究

本文在阐述变压器故障保护的重要性基础上,从变压器故障保护装置的运行及构成、变压器故障保护装置的配置安装管理、变压器故障保护装置在电网中的应用等几个方面,对变压器故障解决中继电保护技术进行了研究与分析,为更好地利用继电保护技术来解决电力系统中变压器的常见故障问题提供了有益借鉴。     

基于风险概率的电力变压器设备风险评估技术研究

随着我国经济的持续增长,电网向着智能化、远距离、特高压方向发展。为了进一步提高电力变压器运行检修质量,保证电网安全稳定运行,在实验室和现场试验的基础上,结合国外的有关资料,对变压器设备风险评估技术进行了研究,分析了电力变压器的故障模式,搜集反映设备风险的本地化可用信息,提出了电网企业对现场电力变压器设备进行风险评估的方法。     

新型变压器冷却系统智能监控装置的研究和应用

分析了常规变压器冷却系统智能控制装置的现状和不足,提出了基于PLC和CPLD的新型变压器冷却系统智能监控装置,介绍了新型变压器冷却系统智能监控装置的硬件和软件设计。该装置对变压器冷却系统进行在线实时监控,根据变压器负荷电流和油温自动控制冷却器的运行,对变压器冷却系统的工作状态和故障情况进行监控。运行情况表明该装置功能完善、性能优良、运行可靠、自动化程度高,对提高供电可靠性和变电站综合自动化水平、实现变电站无人值守具有重要的意义。     

面向智能电网的GIS空间信息服务平台的研究与构建

电网GIS空间信息服务平台针对建设坚强智能电网的需求设计了全新的系统构架.文章阐述了电网GIS空间信息服务平台的关键技术和典型应用,并描述了其在坚强智能电网中的广阔应用前景.     

基于SOM神经网络的内燃机故障智能诊断研究

SOM神经网络是一个由全连接的神经元阵列组成的无教师自组织、自学习网络,它具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性.通过反复多次迭代训练,使之对训练样本形成科学合理的分类,然后利用此网络结构对待测样本进行实例仿真检验,判断此设备是否处于异常状态,从而可对设备的运行状态进行实时监测与智能诊断.实际算例也表明了该理论在内燃机智能故障诊断中的有效性及实用性.     

面向智能运检管理的变电站三维实时监测展示系统开发与应用

变电站三维实时监测展示系统基于Bentley Navigator三维检视平台和i-Model技术,在三维模型基础上,集成设备在线运行监测系统、辅助控制系统、视频监控系统的实时数据,在虚拟现实的环境中,实现了变电站静态数据和动态数据的综合展示,可实时展示、监控关键设备的运行状态、动态数据及运行数据发展趋势,为变电站智能运检提供了可行的实施途径。     

柴油机故障的混合智能诊断方法研究

本文提出了一种综合智能故障诊断的方法，即首先利用常规的信号检测和分析手段，获得一些代表故障特征的时域或频域参数值，根据参数值确定故障的隶属度，利用已经训练好的模糊神经网络传递故障的隶属度，再根据网络输出的隶属度大小确定故障原因，然后利用规则推理滤除可疑原因，得到最终诊断结果。最后以6135ZC柴油机故障诊断为例，验证了该方法的有效性。