基于人工智能的电力系统集控运行控制方法

当前的电力系统集控运行控制层级一般为单向的,虽然能够实现预期的控制目标,但是在复杂环境下,对控制对象的定位不精准,常出现控制误差,导致动态控制响应时间延长,为此提出对基于人工智能的电力系统集控运行控制方法的设计与分析。根据实际的控制需求及标准,设定集控运行控制基础指标,构建阶梯式的控制层级,精准定位执行对象,并强化误差的控制,实现机器学习阶梯控制层级的设计,部署交互控制节点,以此为基础,设计人工智能电力系统集控运行控制模型,采用容错处理实现集控运行控制。测试结果表明：人工智能电力系统集控运行控制测试组最终得出的动态控制响应速度相对较快,均控制在1.5 s以下。这在一定程度上证明结构更加灵活、多变,误差小且控制限制条件少,再加上人工智能技术的辅助下,控制效果更佳,具有实际的应用价值。     

移动Agent技术在智能电力调度集控管理中的应用

为提升电力调度集控管理的针对性,减少整体调度集控管控的误差,进而减少调度集控管理的耗时,研究移动Agent技术在智能电力调度集控管理中应用。根据实际的调度集控管理需求及标准,预处理基础调度环境;设定关联式调度节点,建立电力任务调度集控管理结构层级;利用移动Agent技术加强对调度误差的控制,提升集控管理针对性,构建电力调度集控管理模型;采用稳态安全修正方法,实现调度集控管理。测试结果表明：本文方法最终得出的调度集控管理耗时缩短,控制在1 s以下,证明该调度集控管理模式应用限制条件较少,调度管理结构更加灵活、多变,调度速度快,具有实际的创新应用意义。     

深水海底管道预调试下放软管系统发展现状概述

目前常用的深海海底管道预调试方案主要为水下发球-水上收球方案。由于海底设备本身无法提供相应的动力源和工作介质,因此需要通过下放软管,从水面供源系统向海底的水下发球筒提供淡水、干空气、乙二醇、氮气等工作介质和动力。鉴于国内外对海底管道下放软管系统的研究较少,因此对当今国内外深水海底管道预调试工艺所使用的下放软管系统的类型、发展历程、应用案例、系统组成和下放工艺等内容进行了总结,以期对海底管道下放软管系统的开发和使用提供借鉴和帮助。     

透明聚丙烯EP2X32G结晶性能研究

通过差示扫描量热仪和广角X光衍射等分析方法,研究EP2X32G及其基料的结晶性能。结果表明,EP2X32G及其基料中存在α和γ两种晶型。     

CF─1型工业机器人平衡系统的试验研究

在实测重力参数和结构参数的基础上，推出了不平衡力矩方程及平衡力矩方程，解决了关节型、大负载机器人进行手把手示教时必须解决的平衡问题；该机器人的运动模型和连续轨迹的插补算法解决了软件设计时所需的数学模型。     

10207综采面下邻近层涌出瓦斯治理对策

针对原相煤矿在近距离煤层开采过程中,10207综采工作面下邻近层瓦斯涌出的问题,采用“Y”型通风方式和抽采瓦斯相结合的对策,有效地解决了10207工作面下邻近层瓦斯涌出问题,保证了该工作面的安全顺利回采。     

影响低压电力线载波采集成功率的因素分析

用电信息采集建设过程中存在各种影响低压电力线载波采集成功率的因素,对采集运维、数据发行及线损计算等工作造成极大的困难.在简要分析电力线载波通信技术原理的基础上,从基础建设、地理位置与环境、集抄设备、载波通信、运行维护以及档案建设6个方面分析影响低压电力线载波采集成功率的因素,并针对突出问题提出一些建议,以期推动我国电力...     

一种基于FPGA的高性能卷积神经网络加速器的设计与实现

近年来,随着人工智能技术的发展,卷积神经网络(CNN)作为深度学习技术中的常用算法,在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等诸多领域得到了广泛的应用.可编程门阵列(FPGA)因其高并行度和高灵活性等优势常被用于CNN的加速.基于此,本文对高性能CNN加速器的设计进行研究.文中采用DSP的级联、卷积核数据的"乒-乓"结构,...     

侧向仪器主屏流比和剩余电位电路测量理论算法研究

研究硬聚焦侧向仪器主屏流比和剩余电位对测井结果的影响,聚焦主屏流比和剩余电位的电路简化测量方法,借助正演方法对仪器主屏流测量电路模型进行简化,搭建主电流测试电路和屏流测量电路,并给出理论计算方法和结果分析,结果显示该方法能够在基于电路简化模型基础上给出主屏流比和剩余电位测试结果,该测试结果可以在一定程度上校正仪器正演模...