摘要：为了降低安全事故发生率,通过人工智能监测安全帽的佩戴成为快速、准确、节省人力的方法,因此,研究人员利用深度学习作为该领域的重要技术手段,设计多种安全帽佩戴检测方法。基于深度学习的安全帽佩戴检测的研究方法,介绍安全帽检测的发展情况,具体分析R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN、YOLO系列、SDD、Retinanet等目标检测算法,介绍基于这些目标检测算法的各改进算法在安全帽检测上的研究成果。总结当前目标检测算法在实际应用中的不足之处,并探讨了未来深度学习在安全帽佩戴检测领域的研究方向。

摘要：作为安全生产的重要环节之一,安全帽佩戴检测是目标检测领域重要实施场景。为了提高目标检测算法在现场应用的检测效果,通过改进MBConv卷积块、修改特征网络形成Cross-BIFPN(Cross Bi-directional Feature Pyramid Network)、修改损失函数、调整置信度及交并比等方法,设计出一个EfficientDet-D1改进算法。经过使用图像增广、学习率自调整等方式进行训练后,该模型在自有的安全帽检测数据集上获得了实际平均准确率均值(mAP)达到了87.1%,检测速度达到24.5帧每秒的结果。实验表明,该算法相对于主流算法以及原算法更能适用于工厂现场等复杂环境,且满足实时性要求。

摘要：基于智能视频图像分析技术,以及在全新的智慧电厂理念指导下设计、开发的新一代“大型视频识别、控制的软件平台”,建设可视化、智能化的“风电智能视频识别及安全管控系统”。

摘要：本文先介绍了云平台在电力行业信息化中的价值，提出了企业云平台的设计原则、方案构建，详细分析了企业云平台的功能特点，并提出了云平台设计的挑战和难点。对构建云平台具有很好的参考价值，最后展望了云平台的发展趋势，提出云平台和大数据的结合、统一异地云平台的构建思路。随着电力行业信息化程度的加深，对各业务应用的要求不断提高，借助云平台能够有效地提高应用质量，将数据集中存储在云平台上，与大数据技术结合，能够为电力行业用户提供丰富的决策数据支撑。

摘要：现有的储能电池管理系统大都是从电动汽车电池管理系统直接引用过来的,其管理的电池容量小、功能单一、实时性较差。兆瓦级储能系统由大容量电池串联,对电池系统管理效率提出了新要求。为解决这一问题,提出了一种3层分层式储能电池管理系统。对底层BMU、中层BCMS和顶层BAMS从硬件和软件设计两方面做了详细地介绍。分层式储能电池管理系统具有检测与计算、电池单体均衡管理、高压管理、统计存储、充放电管理、报警功能和通信。

摘要：内蒙赤峰市某20 MW光伏电站需设计一套监控系统,要求该监控系统能够与现有升压站集中监控进行对接,并适当扩容升压站系统。本文介绍了监控系统一般设计原则,讨论了在该项目条件下的光伏电站监控系统架构和拓扑,并提出了基于设备适配器(ADP)模式和SOA架构抽象服务的项目解决方案。项目验收后,该监控系统运行正常,完成了设计目标。

摘要：介绍了ABB Symphony分散控制系统在某600MW超临界直流炉机组湿法烟气脱硫中的实际应用与实现情况。测试和机组实际运行结果验证了所设计的控制逻辑和控制策略的可靠性和有效性。Symphony分散控制系统在该湿法烟气脱硫系统中的成功应用,可为同类型机组的DCS设计与实现提供重要的参考和有益的借鉴。

摘要：IPv4逐渐演进过渡到IPv6是下一代互联网发展的必然趋势。电力系统网络是关系国计民生和国家能源安全的重要信息基础设施,电力系统网络的稳定运行,直接决定电力供应的安全可靠,因此,技术的演进和升级对网络与业务应用的影响巨大。通过介绍一个电力系统内网改造项目的整体设计思路,分析建设工程的关键技术和难点,研究应用改造关键技术,以期引领IPv6技术在电力行业领域的应用革新,争取在大规模IPv6网络建设中掌握主动权。

摘要：研究了自抗扰控制技术在风力发电变桨距控制系统中的应用。首先介绍了风力发电机组的机理模型,然后介绍了自抗扰控制的基本原理。最后,设计了自抗扰控制器,并介绍了其参数整定方法,并应用在了风力发电的变桨距控制系统中。仿真结果表明这种方法可以有效抑制随机风扰动下电机转速偏差,实现恒功率控制。

摘要：以某火电厂输煤系统为研究对象,根据输煤系统本质安全管理要求,设计一套火电厂输煤本质安全智能管控系统。该系统架构设计以智能传感技术、物联网技术和现代数字信息化技术为基础,功能模块设计上应用了图像识别、大数据分析、人工智能等先进算法,形成违章与异常识别、人员定位、设备状态实时监测、皮带巡检机器人、智能门禁、智能水冲洗、职业健康等七个功能模块,全面提升人员安全、设备安全、作业安全、环境安全,最终实现输煤系统本质安全。