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电力系统列表
电力物联网作为物联网的一个重要应用领域,以其智能电网为基础,通过物联网、大数据、云计算等先进技术手段,实现了对电网所有数据的全面感知、收集、存储、计算与交换。这一领域的快速发展不仅极大地提升了电网的运行效率和智能化水平,同时也带来了前所未有的数据隐私保护挑战。
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电力大数据需要不断实现更高效更可靠的电力供应,并且降低运行管理的成本,不断提升技术发展的适配性,结合更多先进的模型和算法,推动电力系统自动调度的发展,并在电力预测和故障分析当中建立更加立体化本土化的预测故障分析方法,从如何优化系统维护的计划,减少系统维护检修的时间。
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我国建设的第一条晋东南—南阳特高压输电线路,使用了罐式和瓷套式避雷器[16],其中所用的ZnO压敏电阻均是在现有的500 kV和750 kV瓷外套避雷器所用压敏电阻的基础上改良加以提升。 综上所述,ZnO压敏电阻作为近年来发现的具有优越电气特性的金属氧化物电阻片,凭借其卓越的U-I特性在一次设备的绝缘防护中起着不可代替的作用。
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着电力系统的规模不断扩大以及复杂性的不断增加,电力设备的故障识别变得愈发重要和复杂。传统的故障识别方法依赖人工监控和定期检修,不仅效率低下,而且非常容易漏检和误判。近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,为电力设备故障识别提供了新的解决途径。
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输电线路覆盖范围广,面临多种环境挑战,易受自然灾害和外力破坏的影响,因此,定期进行高效的巡检是保障电力系统正常运行的重要手段。无人机技术的兴起为输电线路巡检带来了新的可能,但其依赖的单一光谱图像在复杂环境下识别能力受限,易受光照、阴影等因素干扰[2]。
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随着电力系统的不断发展,供电网络的复杂性和负载波动的频率不断增加,接地故障的发生率也显著增大。接地故障是电力系统中常见且严重的故障类型,若无法及时有效地检测和定位,可能导致设备损坏和大范围停电,因此,保护系统的灵敏性和准确性至关重要。
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高压柜设备是电力系统中的重要组成部分,其安全稳定运行直接关系到电网的可靠性和用户的用电安全。由于高压柜设备在运行过程中,电流通过会产生大量热量以及受到外部环境变化的影响,可能会引发温度异常,从而导致设备故障,甚至引发火灾等严重事故[1],因此,对高压柜的温度监控和管理显得尤为重要。
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目前,去雾算法主要有基于图像复原的算法、基于图像增强的方法和基于深度学习的方法。基于图像增强的方法通过增强对比度改善图像的视觉效果,没有考虑退化和降质的本质原因,易出现细节丢失或者失真的现象。Choi等[3]提出无参考指标雾感知密度评估器的概念,定义图像的感知雾密度进而评估除雾算法的性能。
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在我国电网智能化发展过程中,由于电力需求的急剧增加,使得电力系统容量越来越大,因而对电力资源管理的要求也越来越高。为了降低电网运行成本,必须借助现代化的科技手段对电网进行有效地运行与控制。随着现代科技手段的不断深入,电力设备计量装置应运而生,利用这一类型的设备能够获取精准的电力运行数据。
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电网是现代社会重要的基础设施之一,实时调度和管理电力系统的运行至关重要。电网调度面临诸多方面的挑战,包括安全性、稳定性、经济性以及紧密性。为了更好地理解电网的运行情况和进行决策,综合分析和融合多种异构数据源的特征信息。但在信息时代发展背景下,电力系统产生了大规模异构数据,这使得传统的集中式数据处理方式面临诸多问题。
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电压互感器是电力系统中重要的电气设备,用于将高电压按比例转换为便于测量和控制的低电压。电压互感器利用电磁感应原理,通过一次绕组与高压电源相连,二次绕组输出按比例缩小的电压。在理想情况下,电压互感器的输出电压应严格等于输入电压与变比的乘积。
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电流互感器在正式投运以前,应做好相关现场试验。试验项目分为:直流电阻测试、极性试验、变比试验、绝缘电阻测试以及伏安特性试验。电流互感器依据的是电磁感应原理,它由闭合的铁芯和绕组组成。电流互感器的一次绕组匝数很少,串接在要测量电流的线路中,二次绕组匝数比较多,串接在测量仪表和保护回路中[1]。
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目前,国内外学者对定子线棒槽电位超标问题进行了广泛的研究,取得了一些进展。然而,对于该问题的成因和解决方法还有待于进一步探索和研究[2]。因此,本文旨在通过对定子线棒槽电位超标的分析和研究,探究其原因及处理方法,为机组安全稳定运行提供参考。
智能电网以物理电网为基石,融合了传感测量、通信、信息、计算机和控制等前沿技术,构建起一个高度智能化、信息化和互动化的电网体系,为实现能源的高效配置、提升供电可靠性和电能质量、促进可再生能源的大规模接入提供了有力支撑。在此背景下,深入研究智能电网背景下电气设备质量监测与评估方法具有重要的现实意义。
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随着智能电网建设加速推进,电力系统正经历从专有协议向IP化架构的深刻变革,这种技术转型在提升系统互联互通效率的同时,也使得传统封闭环境下的安全边界趋于模糊,据统计,2022年我国电力行业监测到的网络攻击事件同比激增67%,其中针对SCADA系统的定向攻击占比达38%。
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