多时间尺度下主动配电网能量调度优化

间歇性能源发电的不确定给配电网运行调度带来了巨大的挑战,主动配电网是未来的配电网中实现间歇性新能源集成的有效技术。结合全局和区域协调控制的思路,提出了长时间尺度下的全局优化和短时间尺度下的区域自治协调相结合的优化方法。将混沌优化算法和差分算法结合用于求解全局优化问题,区域协调控制以整个网络的优化为模板,根据实时区域内资源和负荷的变化以及可再生能源的处理,使整个网络和区域运行在最优状态,并通过仿真验证优化方案的有效性。所做研究工作为国内分布式电源接入电网的后续管理提供参考和借鉴。     

信息部门IT服务外包责任管理探

本文主要研究信息化管理部门及外包项目负责人在IT服务外包管理中关键节点的职责和工具模型,让IT外包成为一个真正的助力,达到帮助信息化管理部门满足业务部门发展业务需要的目的。     

基于深度学习的无人机巡检图像销钉故障检测

随着经济和社会的发展,发电量和用电量逐年上升。安全的电力保障关系到国计民生,在常年的使用过程中,由于电力传输的输电线路受到外界环境的影响,使得输电线路部件容易出现不同程度的破损,其中销钉是固定螺母的关键零件,销钉的脱落会导致各部件之间连接的不稳定,这给输电网络的安全运行带来了极大的隐患。随着深度学习技术在计算机视觉领域中的应用,使得机器自动识别销钉这一输电线路系统中的微小部件成为现实。采用Faster R-CNN算法对无人机巡检图像中的销钉脱落故障进行识别,并讨论了不同分类器对识别结果的影响,然后对ACF+Adaboost、Hough+LSD和Faster R-CNN检测方法进行比较。实验结果表明,基于Faster R-CNN的目标检测方法对于输电线路中销钉脱落故障的识别率可达到96%,同时对正常销钉的识别率最高可达98%。     

针对电力系统的物联网需求攻击研究进展与发展趋势

首先分析了大规模物联网攻击的可行性;其次总结出了需求攻击的测试与评估模型,包括暂态和稳态分析工具的选择、涉及的保护措施和电网拓扑的参数等;随后提出了可实现的攻击目标,研究了攻击序列的组成;最后提出了应对需求攻击的几类防御方法,并对此类攻击未来的研究方向进行了展望。     

电网机巡图像分析框架与深度学习方法

随着智能制造与物联网技术的发展，无人机被电网企业广泛地应用于输电线路巡视检查，同时也产生了大量的巡检图像数据亟需分析与处理。针对机巡图像分析中面临的多类多尺度、光照变化及遮挡等挑战，设计了一套从用户数据归集、分析与自动标注到用户评价反馈的U2U图像分析框架，在此基础上研究了Faster R-CNN和SSD两种深度学习方法在绝缘子、防震锤、均压环、屏蔽环等电力部件检测中的应用，提出了基于K-means++聚类分析的兴趣对象锚点信息框设定方法。实验结果表明，本文提出的方法有效地提高了深度学习方法对多尺度兴趣部件的适应能力与检测精度，为后续更大规模的机巡图像缺陷检测及机巡深化应用提供了有益的借鉴。     

基于改进混合蛙跳算法的微电网优化配置方法研究

微电网内分布式电源波动较大，对并网产生了一些负面影响。将有功网损和静态电压结合建立多目标优化模型，采用改进的混合跳蛙算法求解含约束的多目标优化模型，并为微电网配置更好的运行模式。通过仿真进行对比分析，验证该方法的优越性。结果表明，该方法能较好地协调系统的多目标，虽然各子目标不是最优的，但可以很好地调整各子目标之间的关系，达到整体优化的效果。     

基于内容的智能推荐在知识管理中的应用研究

企业知识管理系统中的知识内容庞杂、信息量过大,影响了用户寻找所需知识对象的效率,影响了知识的传递和分享。文章对智能推荐算法进行了研究,将智能推荐技术引入到知识管理系统中,通过基于知识内容的推荐算法,实现了知识管理系统搜索结果页面推荐以及知识浏览页面推荐等应用,有效地提升了知识分享和传递的效率,从而最大化地发挥知识的使用价值。     

建立有竞争性的电力市场体系

在电力市场改革的浪潮中,英国推出了新电力交易制度(NETA)与输电制度(BETTA),美国提出了标准市场设计(SMD)。在国外改革的基础上,我国也进行了厂网分开、竞价上网、打破垄断、引入竞争的电力市场改革。针对电力市场建设中的一些问题,提出了在电力市场建设中要改善竞争环境,使竞争建立在平等的起跑线上,促进资本、人力资源等要素在电力市场中的流动,最终完善电力市场的建设。