基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于PIO算法的海量用电数据协同交互系统设计

针对当前使用的边缘计算方法、OpenFlow协议受到海量用电数据随机不确定性因素的影响,导致数据协同交互结果与实际情况不一致的问题,设计了基于PIO算法的海量用电数据协同交互系统。利用可信平台控制计算平台服务器,形成完整的业务系统。通过配置大屏幕显示器,即时显示所需数据。设计智能协同蜜网结构,避免出现网络传输时延问题。根据海量用电数据协同交互过程中的全局最优输出流程,确定最佳输出群体,并得到满足终止条件的交互数据。设计协同交互流程,将数据转换为实体,实现海量电力数据的交换。由实验结果可知,该系统数据吞吐量与实际吞吐量一致,时延也在允许变化范围值附近波动,说明数据协同交互结果与实际情况一致。     

基于电力物联网的数据智能检测模型研究

为支撑电力物联网数据共享,发挥电网数据价值,文章针对当前电力物联网数据平台中存在的技术组件多样、应用难度大、检索数据困难、数据应用门槛高和数据模型管控机制不完善等问题,优化电力物联网数据平台整体框架,提出基于孤立森林的量测类实时数据质量异常检测及改进算法,通过抢修故障研判和停电故障研判2个场景仿真验证数据质量检测算法的...     

自然语言处理技术下电网敏感客户画像多特征提取方法

为快速、准确地识别和认知电网客户,并制定针对性、精细化、个性化的服务方案,从而提升服务质量与效率,该文提出一种自然语言处理技术下电网敏感客户画像多特征提取方法。基于电力系统业务需求方向,选取头脑风暴方式确定电网敏感客户画像标签本相,利用德尔菲法确定和完善与电网业务具有高度相关的标签,由此获取具有应用性的电网敏感客户画像标签。利用自然语言处理技术中的分词、词向量转换以及词权重计算等方法,提取画像标签中的特征：选取N元文法模型确定标签文本中分词计划,选用one-hot模型对分词后的文本实施词向量转换,计算词向量转换后标签文本内的词汇权重,利用词汇权重确定后保留下来的特征词,确定电网敏感客户画像标签文本内的句子情感,实现密度、范围、数量等多特征提取。实验结果表明,该方法特征提取精度优于对比方法,且其特征提取效率受画像标签样本数量提升的影响程度不显著,能够适用于电网大数据环境中。     

调度变电与电网GIS输配电线路图模拼接实现方法

针对输变配电网图模数据由不同系统先后维护,导致图模数据未建立有效的图模交互和共享机制,制约了输变电可靠性、站线变户关系等应用正常开展的问题,文章采用图模数据拓扑关系分析、Trie树算法与模糊匹配相结合的方式,提出了一种维护调度自动化系统的变电站图模数据和GIS系统的输配电图模数据模型拼接的方法.首先对数据进行拓扑追踪,...     

基于多旋翼无人机的机载激光点云树障隐患识别方法

传统的架空输电线路树障隐患识别方法速度慢,树障隐患识别过程耗时较长.为了解决这个问题,文章设计了一种基于多旋翼无人机的机载激光点云树障隐患识别方法.以激光雷达点云作为识别技术,构建B/S架构的激光雷达点云数据运算框架体系.以多旋翼无人机机体为坐标原点,构建巡检空间坐标系,对树障隐患实施跟踪监测.将不同跟踪周期内的无人机...     

基于蒙特卡罗抽样的配电网雷害风险评估

本次研究详细介绍了配电网雷害风险评估的数据处理方案,提出了导线因雷击而产生过电压的计算方法。最后基于雷电灾害停电风险计算原理引入蒙特卡罗抽样调查法对配电网各个块区域的故障状态进行抽样检测,并阐述了抽样检测的具体流程。     

基于数据负荷序列聚类的配电网电力营销实时信息系统测试

伴随现代信息技术的快速发展,在电力营销工作中构建信息系统对优化电网正常工作、推动营销活动顺利实施具有十分关键的影响。构建一种基于数据负荷序列聚类的配电网电力营销实时信息系统,当数据接口模块通过现场设备采集电力数据之后,传输至数据操作模块进行数据统计、存储并传输至基本操作模块,设备管理人员可以在基本操作模块刷新配电网电力数据;然后基于该数据通过预警模块使用基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析方法,预测电力信息是否存在异常,若存在异常情况,预警模块将及时通知设备管理人员实施修复。经验证,在谐波、电压闪变两种不同的异常电力环境下,所构建系统预测精度较高、时延较短,可实现高精度、高效率的配电网电力营销实时信息管理。     

基于数据负荷序列聚类的配电网电力营销实时信息系统测试

伴随现代信息技术的快速发展,在电力营销工作中构建信息系统对优化电网正常工作、推动营销活动顺利实施具有十分关键的影响。构建一种基于数据负荷序列聚类的配电网电力营销实时信息系统,当数据接口模块通过现场设备采集电力数据之后,传输至数据操作模块进行数据统计、存储并传输至基本操作模块,设备管理人员可以在基本操作模块刷新配电网电力数据;然后基于该数据通过预警模块使用基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析方法,预测电力信息是否存在异常,若存在异常情况,预警模块将及时通知设备管理人员实施修复。经验证,在谐波、电压闪变两种不同的异常电力环境下,所构建系统预测精度较高、时延较短,可实现高精度、高效率的配电网电力营销实时信息管理。     

企业计算机信息系统维护探讨

0 引言 近年来,网络信息技术快速发展,计算机已经成为人们工作中不可缺少的重要工具,电网企业计算机信息系统的应用,不仅极大地提高了工作效率和工作质量,而且实现了基本日常服务的自动化和智能化,但是电网企业计算机信息系统也面临着越来越严峻的管理和维护问题,如系统升级、软硬件损坏、病毒攻击等,若计算机信息系统维护不到位,会直接影响电网企业的正常、稳定运转,因此应高度重视企业计算机信息系统维护,采取有效的维护措施和方法,充分发挥计算机信息系统的应用优势.