摘要：通过梳理业扩配套项目物资供应中实物储备实施中存在备货准确性偏低、供需联动不到位和需求分析的精度和物资供应的柔性有待进一步提高等问题,提出基于业扩配套项目需求画像的实物储备库存清单化管理的工作模式。首先设计了业扩配套项目需求标签和基于模糊C均值算法的项目聚类,其次论述该工作模式下业扩配套项目物资需求画像的技术方法,并在此基础上提出基于业扩配套项目物资需求结构分析的储备清单优化,最后结合余杭公司实践情况对该方法进行论证。实践表明该方法能有效提高业扩配套项目实物储备库存管理的有效性,进而支持个性化客户服务。

摘要：刀闸作为电力系统中重要的开关设备,其状态的准确判断对于电力系统的运行和维护至关重要。因此,基于多源激光架构设计出电力系统刀闸状态识别的方法。首先,采用了固定位置的多源激光测距架构,用于并行测量刀闸分合状态下接触点的距离。其次,将测量数据经过计算后形成对刀闸分合状态的判据,使用STM32控制器,通过传感器接口电路转换成电信号,然后串接到汇控柜中的电回路中。最终,实现对刀闸状态的实时监测和识别。现场试验表明,所设计的多路激光测距架构能够同时进行多通道的距离测量,从而提高测量效率和精度。此外,该架构具有较高的精度,能快速识别异常状态,并采取相应的控制措施,以确保电力系统的可靠运行。通过所提出的刀闸状态识别方法,能够有效提高电力系统的安全性和稳定性,对于实时监测和控制刀闸状态具有重要的现实意义与应用价值。

摘要：为提高GIS(气体绝缘开关)刀闸识别的智能性,结合OCS(Optical Character Recognition System for Telemetry,遥测光学字符识别系统)系统遥信平台,采用卷积神经网络(CNN)提出了一种智能判别算法。为实现高分辨率特征表达,设计了适应工程环境的可编程网络配置,构建了一维CNN数学模型,并利用自注意机制和深度可分离卷积神经网络实现特征融合。通过使用视频拍摄的刀闸分合状态图像进行模型训练和调优。结果显示,该算法在100%准确率下,平均识别时间为16.4 ms。该研究为电力系统智能化提供了新的判别方法,推动了电力设备智能化技术的发展。