改进深度学习优化电力设备缺陷图像识别

红外图像特征对具有发热特征的电力特设缺陷具有较好的表达能力,随着电力企业设备红外图像的积累,传统检测方法遇到效率和准确率瓶颈,为此,提出了基于改进Faster RCNN的缺陷识别算法,算法通过模型中RPN网络卷积核的优化,减少RPN网络的计算量,通过多分辨率特征融合提高网络对缺陷特征语义信息和细节定位信息的应用,最后通过自适应训练数据抽样提高正负训练样本抽取的有效性,从而提高算法缺陷识别准确率.实测数据实验表明,改进模型的目标函数可以在较少的迭代次数下实现稳定实收,在准确率、召回率和运行时间等评价指标上优于传统Faster RCNN模型、SIFT算子模型等已有模型,从而验证了算法的有效性和对不同背景干扰的有效性.     

组合星图的最优生成树

文章解决了组合星图生成树的构造问题。首先给出了组合星图的定义及其重要的拓扑性质．然后采用构造方法获得了组合星图的一棵高度为D（Sn，k）的生成树，并给出了相应的算法，其中D（Sn,k）为组合星图的直径。该生成树具有最优的高度，且是一棵贪婪树。     

昆明供电局数据备份容灾系统建设

随着昆明供电局信息化进程的不断推进,日益增加的信息系统数据在带给企业财富的同时,也对数据的存储和保护提出了挑战。利用云南电网公司备份系统和电力综合数据网资源,昆明供电局建设了基于Symantec NetBackUp软件的数据备份容灾系统,将重要信息系统数据同城备份至云南电网公司数据中心,实现了重要信息系统数据的异地存储和保护,保证了灾难条件下数据的安全性。系统建设后,昆明供电局成为南方电网公司系统内首家实施信息系统数据同城备份的地市级供电局。     

电力信息化对企业发展的重要性解析

信息技术的不断发展,逐渐成为我国社会发展的主流,并且我国各个行业信息化发展,已经成为了必然趋势.因此,本文针对电力行业,探讨信息化在企业发展的重要性,主旨就是有效的支持电力行业的发展,并且带来了良好的经济效益.     

虚拟化技术在昆明供电局的应用

随着企业信息化进程的不断推进,IT业务由分散逐渐转向集中管控,日益增加的信息系统和以指数级增长的业务数据对传统的IT运维模式提出了挑战。昆明供电局利用VMware服务器虚拟化技术和EMCV—Max的存储虚拟化技术,整合了服务器和存储资源,提升了已有IT资源的利用率,优化了IT运维模式,为昆明供电局绿色信息机房的建设迈出了坚实的一步。     

地县一体化数据备份容灾系统研究与建设

随着供电企业信息化进程的不断推进,日益增加的信息系统数据在带给企业财富的同时,也对数据的存储和保护提出了挑战。基于网络备份软件NetBackUp,昆明供电局建设了地、县一体化数据备份容灾系统,实现供电局及其下属10家县公司重要信息系统数据的备份和管理;同时,通过将数据远程复制存储至云南电网数据中心,实现地、县级重要信息系统的数据容灾。地、县一体化数据备份容灾系统构建了以供电局为中心的区域数据集中备份和存储模式,可在云南电网公司乃至南方电网公司的地市级供电局推广应用。