摘要：文章提出一种基于数据挖掘的电力通信网络安全态势识别系统,采用模块化设计,通过数据采集与预处理、特征提取与选择、态势识别与评估以及报警与响应等功能模块,实现对电力通信网络安全态势的全面感知与实时分析。仿真实验结果表明,该系统能够准确识别各类安全威胁,响应时延满足电力系统实时性要求,具有良好的应用前景。

摘要：当前用户历史用电数据智能信息采集节点的设置多为独立式,数据采集的覆盖范围受限制,导致采集单元速率大幅度下降,为此提出对基于物联网技术的用户历史用电数据智能信息采集方法的设计与验证分析。根据当前的测试需求及标准,先明确历史用电数据采集覆盖范围,部署多层级传感采集节点,设计物联网用户历史用电数据智能信息采集模型,采用畸变数据自动筛选的方式来实现信息采集。测试结果表明:针对选定的6个测试周期,对比于传统正则自编码器及Optuna寻优用电数据智能信息采集测试组、传统B+搜索树算法用电数据智能信息采集测试组,物联网用电数据智能信息采集测试组的采集单元速率均可以达到8.5Mbps以上,说明在物联网技术的辅助下,当前所设计的用户历史用电数据智能信息采集方法更为高效,具有实际的应用价值。

摘要：为解决变电站人工监控的各种弊端,设计基于智能视觉的变电站内人员异常行为辅助监控系统。在系统硬件部分,以无线芯片CC2530为核心连接硬件的各个模块,设计协调器以及电源等模块;在系统软件部分,运用人工智能与图像处理技术,预先对监控视频阴影处理,然后采用背景建模的方法,对视频中的信息描述,最后将HOG特征识别应用到异常行为检测中,实现变电站内人员异常行为辅助监控。实验结果表明,此次研究的变电站内人员异常行为辅助监控系统,在人多与人少的时候都具有较高的监控识别准确性,证明了此次研究的系统的应用效果。

摘要：笔者通过整合无线传感技术与人工智能算法,设计并实现了一种基于无线传感网络的分布式电力设备监测与维护系统,本系统能够实现对电力设备的实时监测与故障预警,显著提高电力系统的可靠性与安全性。实验结果表明,相比传统的多分类支持向量机(SVM)方法,本系统在准确率、召回率、精确度和F1分数等性能指标上均有显著提升。本研究不仅展示了无线传感网络在电力设备监测领域的应用潜力,也为智能电网的发展提供了新的技术支持。

摘要：遗传算法是一种受自然选择和遗传学原理启发的搜索和优化算法,利用模拟自然界的进化过程来解决复杂问题。在电力系统领域,尤其是在变电站的运维环节中,检修机器人的有效控制对于保障电网的稳定运行和提高工作效率至关重要。本文的核心是设计一个高效的电力负荷控制系统,以及建立一个精确的检修机器人运行模型,包括设定检修模型、建立模型和定义约束条件。随后探讨如何借助改进遗传算法(包括种群初始化、适应度函数设计以及交叉、变异策略的设计)增强控制方法的性能,以便保证检修机器人的稳定运行。

摘要：从保障配电网络稳定可靠运行、推进智能电网建设的角度,对配电网络智慧终端监控系统的开发进行了研究。在研究中,利用了Python编程语言以及物联网技术、人工智能技术、传感器技术等,确定了系统的总体框架,对其功能模块和平台进行了设计,并测试了系统性能。结果显示:设计的监控系统功能完善,可以稳定运行,达到了预期目标。

摘要：为实现对配网中T型接点和接续点温度的远距离实时监控,准确把握其将来的发展方向,保证配电网的安全性,文章提出一种新的配网触头温度的远程监控和预报方法,从感知层开始,按照感知层、网络层、平台层3个层次依次进行设计和开发。在此基础上,提出一种基于阿里云的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型,实现对接点温度的无接触测量,并利用LoRa等技术将其采集到的各结点的体温信息进行汇总,再由4G网上传到阿里云,然后由PC采集到的气温信息,构建ARIMA模型,对接点气温的变化进行预报。与此同时,终端的触点温度监控结果也会在App上实时显示出来。实验证明,该方法能够对接地点的温度进行遥控监控,利用ARIMA模型对将来的气温进行更准确的预报,从而有效地提高测温的效果,是一种实用的方法。

摘要：为提高电缆微量气体浓度预警精度与速度,该文设计基于光声光谱的电缆微量气体浓度标定和自动化预警系统。系统通过采集装置检测光声信号二次谐波信息,并利用标定仪标定气体浓度。预警端基于RBF神经网络启动异常诊断模型,提取统计特征并进行分类诊断。若发现异常,系统启动声光报警装置,以语音报警、灯光警示的方式,进入自动化预警状态。经实验测试后,所设计系统利用光声光谱技术,远程检测电缆隧道微量气体后,对微量一氧化碳气体的异常诊断结果精准,且对异常浓度气体的自动化预警时延在0.4 s之内。

摘要：针对近年来变电站智能化发展迅速,而站内运维及安防系统存在信息化程度偏低、智能化水平低的不足,基于变电站智能运维及安防系统的主要设计原则,设计出一种以信息融合技术为基础的电力变电站智能运维及安防系统,探讨变电站门禁系统主要工作流程与系统主要框架,基于人脸识别技术,对门锁进行智能设计,实现智能远程开锁,结合实际应用分析,验证该系统的有效性与高效性,进一步提高变电站运维的自动化智能化水平,更好地促进变电站的智能化发展。

摘要：现有变电站安全运维系统在出现异常情况时不能及时作出提醒,为此设计基于AI和智能视频分析技术的变电站安全运维系统。系统硬件包括处理器模块、存储模块、视频采集模块、视频输出模块与通信模块;系统软件采用智能分析技术预处理监控视频图像的大小和清晰度,采用AI技术高效识别图像的风险因素,识别出异常后实时报警,完成变电站的安全运维系统设计。实验结果表明,研究系统的异常情况识别时间少于20 s,数据采集时间少于2 min,数据传输时间为80 MB/s,报警延迟时间少于1 min,实时性较好,能够及时报警,提高了变电站的安全性。