简介：摘要：对电力用户用电巡查及防窃电智能信息平台的特性进行了描述，对智能数据模型进行了研究，并对其进行了设计与实现。

简介：摘要：随着电力行业的发展，输电线路勘测项目的管理日益复杂。为了提高效率和精度，本文提出了一种基于云计算的输电线路勘测项目云管理平台的开发与应用方案。通过深入的需求分析，包括用户需求调研和功能需求分析，明确了平台所需功能和性能。在系统架构设计部分，提出了整体架构和各主要模块的功能设计确保了数据的高效管理和流动。在系统功能与特点部分，强调了用户管理与权限控制、项目管理与任务分配以及数据分析与可视化等关键功能，为用户提供了全方位的管理与服务。本文所提出的云管理平台将为输电线路勘测项目的管理带来新的解决方案，提高了项目的管理效率和数据分析能力，具有重要的应用价值和推广意义。

简介：摘要：输电线路运检智能化平台的应用涵盖了多个关键领域。首先，通过运行状态监测，平台能够实现对输电线路的实时监测和全面分析，降低事故风险，提高系统可靠性。其次，缺陷检测与维护应用先进技术，确保及时发现并处理潜在问题，延长线路寿命。最后，智能预测与优化技术为电力系统提供了前瞻性维护和性能优化的可能性，推动了电力行业向着智慧电网的发展。

简介：摘要：风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到越来越多国家和地区的重视和广泛应用。随着技术的不断进步和互联网的普及，风电场也逐渐向智能化、数字化方向发展。在风电场运行管理中，集控系统是一个至关重要的环节，它通过实时监测、数据分析和远程控制，可以提高整个风电场的运行效率和安全性。本文主要分析云平台大数据技术的风电集控系统设计。

简介：摘要：本研究以移动应用平台用户生态为研究对象，以数据运营为方法论，探讨用户生态挖掘与产品运营优化。首先，通过数据分析和挖掘，深入了解用户行为、偏好和需求，构建用户画像和生态模型。其次，基于挖掘结果，优化产品功能、内容和体验，提升用户满意度和忠诚度。最后，通过实证分析和案例研究，验证数据运营在移动应用平台用户生态中的有效性和实用性，为相关领域提供参考和借鉴。本研究为企业在数字化转型中的用户管理和产品运营提供了新思路和方法。

简介：摘要：本文为更好地提升商品、用户及选购下单场景之间的匹配效率，挖掘用户的潜在需求，利用电商平台的商品数据及供应商商品数据，基于专家知识辅助，构建了以<商品-产品标准库-特征项>为主的商品产品标准库知识图谱，并提出了构建电商常识属性知识三元组<头实体-产品标准库-尾实体>的新思路，开发了图谱评估系统。将商品知识图谱创新性地应用于个性化新品推荐改善及同款比价等场景中，表明电商知识图谱可以有效应用于电商平台个性化及智能化的场景中。

简介：摘要：随着物联网技术的快速发展，生活垃圾发电厂作为城市能源回收的重要组成部分，其智能化管理需求日益增长。本文以电力数据元标准为核心，深入分析了其在生活垃圾发电厂物联网平台中的应用价值与实施策略。通过构建标准化的数据模型，实现了数据的高效采集、处理与分析，进而优化了发电厂的运行效率和能源管理。研究指出，标准化的数据元不仅有助于统一数据格式，降低数据交换的复杂性，还为设备间的互联互通提供了基础。本文进一步探讨了数据元标准在实际应用中可能遇到的挑战，并提出了相应的解决方案，以期为生活垃圾发电厂的智能化转型提供参考。

简介：摘要：随着电力电子技术和现代控制理论在交流传动技术中的深入应用，西门子变频器在调整交流电动机速度方面的作用变得越来越重要。由变频器和交流电机共同构成的交流调速系统，其显著优势不仅在于对电压波动的更强抗干扰能力，同时也体现在其出色的驱动效率与控制性能。然而，在海上钻修井机的应用中，使用变频器可能会面临一系列故障挑战，这些挑战会明显影响到钻修井机的工作效率。鉴于此，本文主要对海上平台钻修井机西门子变频器常见故障进行分析，并提出有效的解决方案，期望能够为后续相关研究提供参考。

简介：摘要：数字化技术在配电一体化运维平台中的应用显著提升了运维效率和安全性。通过实时监测10kV配电网一体化潮流的动态变化，该平台采用相分量法精确计算潮流，实现配电网的高效管控。此外，构建平台运维管控数据库，有效存储并管理运维信息，使得运维管控效果优势显著。测试结果显示，平台的操作成功率高达97%以上，体现了数字化技术在配电一体化运维平台中的显著价值，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。

简介：摘要:

简介：摘要：本文针对海上环境对继电保护的影响及其应对策略进行了深入研究。分析了海水腐蚀、盐雾和高湿度以及恶劣天气条件对继电保护装置性能和可靠性的不利影响。提出了材料选择与防护措施、设备维护与检测以及安全备份与应急响应等综合应对策略。通过合理的材料选择、有效的防护措施、定期的设备维护与检测以及完善的安全备份和应急响应机制，可以显著提高继电保护装置在海上环境下的稳定运行能力和抗故障能力，确保电力系统的安全、可靠和高效运行。

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着科技的进步和社会的发展，电力系统在人们生活中的作用越来越重要。然而，电力系统的稳定性和可靠性对人们的生活、工业生产等方面都有着至关重要的影响。因此，对电力系统的预测和分析变得尤为重要。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，已经在许多领域取得了显著的成果。在电力系统预测中，深度学习也展现出了其独特的优势。本文主要探讨了深度学习在电力系统预测中的应用，并对相关技术进行了详细的分析和综述。

简介：摘要：随着大数据技术的快速发展和广泛应用，110kV及10kV供配电网络的综合管理平台的设计与实现显得尤为关键，这对于提高电网的运行效率和保障供电的安全性具有重要意义，详细探讨了基于大数据技术的供配电网络综合管理平台的设计方法和实现策略，重点在于通过高效的数据驱动方法，实现对电网运行状态的实时监控、及时的故障预测以及准确的健康评估，还强调了通过这种管理平台提升电网智能化管理水平的必要性和紧迫性，旨在为电力系统的可靠运行和未来的发展提供坚实的技术支撑和解决方案。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：电气继电保护技术在电力系统中扮演着至关重要的角色。然而，传统的继电保护技术存在一些问题，如准确性和效率方面的局限性。深度学习技术的出现为故障预测与诊断带来了新的机遇，其在数据处理和模型训练方面具有独特优势。本文提出了基于深度学习的电气继电保护故障预测方法，通过数据准备、特征提取和模型设计，实现了更精准的故障预测与诊断。未来，深度学习在电气继电保护领域的发展将面临挑战，但也将带来更多的技术创新与应用前景。