摘要：阐述一种基于激光测距的导线测量装置的设计,利用激光测距技术测量引流线安装点的直线距离,结合导线材料的热胀冷缩系数和弧垂要求,计算出准确的引流线下料长度。关键技术包括激光测距仪的原理与应用,以及导线的膨胀系数计算方法。

摘要：在电力系统中,广域继电保护算法是一种关键技术,用于通过实时数据监控和故障分析来保护电网的稳定运行。电力通信管控系统则是通过高速通信网络将故障信号传输到控制中心,使得故障处理更为高效。文章系统地介绍了基于广域继电保护算法的电力通信管控系统设计,详细阐述系统架构设计、数据处理和分析技术、广域继电保护算法的优化以及系统安全与冗余机制,旨在提升电网的故障诊断速度、准确性、数据处理效率以及系统稳定性,确保电网运行的高效和安全。

摘要：在对现有技术方案和文献充分调研的基础上,结合行业需求和施工实际,提出了一种新型的数字式二次线缆对芯和故障检测仪的设计方案,提高了设备的抗干扰能力并完善了故障检测能力。实际应用证明,采用该方案制作的设备可在保证对芯和故障检测准率、可靠性的同时,显著提升工作效率,降低施工成本。

摘要：针对传统人体动作识别算法准确率受动作观察角度和身体特征差异影响较大的问题,文中面向电力施工领域开展了基于计算机视觉与智能识别的安全监测技术研究,以提高操作的安全性。该研究在视频图像中选择了特定关键帧将行为数据分割成若干段动作数据,从而降低人体行为识别的难度。同时根据分割后的图像信息,分别创建剪影及光流的直方图来提取图像中人体的形态和运动信息。利用改进的支持向量机算法进行特征融合,并设置多个分类器来创建基于集成学习的动作识别算法。实验结果表明,该方法对于特定动作的平均识别准确率为73.36%,且均方根误差显著低于对照组。

摘要：由于电力营销数据规模较大且数据组成复杂,传统挖掘方法容易出现异常数据识别不准确的问题,本文研究基于改进C5.0决策树算法的电力营销异常数据挖掘。通过收集与预处理等步骤做好电力营销数据的准备工作,引入信息熵改进C5.0决策树算法的属性选择方式,并利用改进后算法挖掘电力营销异常数据。实验结果表明,设计方法下电力营销异常数据挖掘结果的正确率高达97.5%,挖掘性能较强。

摘要：针对电力工程线路图像信息利用程度低的问题,基于图像深度学习技术,文中提出了电力线路档距智能识别与审计算法。该算法利用维纳滤波进行电力线路图像的预处理,采用极线矫正和立体匹配完成实际空间点在双目图像中的映射匹配。同时使用Sobel算子进行边缘检测,并通过三维坐标转换实现电力线路档距的智能识别与审计。仿真算例结果表明,所提算法的档距识别平均误差仅为3.4%,相比于单目测距算法具有更高的识别准确度。且在实际电力工程应用中,该算法对档距不合格线路的识别率高达85%,远大于单目测距法的40%,故可有效提升电力工程线路审计的智能化水平。

摘要：真空断路器作为电网配电系统中的重要设备,而触头质量直接影响了开关电器的电气性能。真空断路器的回路电阻作为开关设备最重要的电气参数之一,其稳定性测试过程的研究具有重要意义。为了提高真空断路器回路电阻的测试效率,本文研制了一种回路电阻测试装置,从内嵌式接头的动态过程进行分析,考虑了接触板数量和接触板滑动方式。该回路电阻测试装置有效降低了测试过程的用时,提高了回路电阻的测试工作效率。

摘要：研究旨在评估环保型高压断路器在低温环境下的应用性能。文章分析了高压断路器的设计、材料、性能特点及低温环境对其影响,并对ABB环保型高压断路器(使用AirPlus™技术)进行了一系列试验。试验结果显示,在低温条件下,虽然部分性能指标略有变化,但此款环保型高压断路器仍保持了良好的绝缘性能和机械稳定性,证明了其在低温环境下的可靠性和适用性。

摘要：针对输电线路中小目标物料识别难度高、准度率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的电力线路物料智能识别技术方案。该方案采用改进导向滤波算法和直方图均衡化方法完成了电力线路图像的预处理,对于原始SSD算法存在网络模型复杂、计算速度慢的缺陷,文中采用改进的轻量化卷积神经网络作为基本网络,进一步采用k-means算法优化默认锚框的宽高比,提升了物料识别的准确率。仿真实验结果表明,所提方法相比于原始SSD算法在训练速度和识别准确度方面均具有较大的提升,在实际配电网项目的审计应用中,能够准确识别不同类型的物料,识别精确率大于88%,能够为配电网审计工作提供精准地决策辅助。

摘要：为了实现对电力物资仓储的布局优化,采用Apriori算法构建电力物资仓储优化模型,在克隆选择模型的基础上,加入疫苗接种策略,构建改进克隆选择模型。测试结果显示,在Sphere函数和Ackley函数上,改进克隆选择算法经过400次迭代后趋于收敛,适应度值为10^(-75)和10^(-17)。对F函数进行求解,改进克隆选择算法取得最优解1.03,平均解1.12,平均优化效率8.20%,标准方差0.07,优化效率提升了14.15%。在对物资进行分类中,改进克隆选择算法准确率分别为94.5%和89.6%。在不同种类的物资出入库中,改进克隆选择算法的最小化出入库时间分别为8.5s、12.7s、20.9s和37.2s。改进克隆选择算法优化了仓储的布局,提升了电力物资配送的效率。