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智能电能表生产全流程质量数据采集方法研究

电测与仪表 2024年第7期61卷 204-210页

作者：郑安刚尚怀嬴刘岩叶莘杨素柴康中国电力科学研究院北京100192 国网浙江省电力有限公司营销服务中心杭州310000 北京合众伟奇科技股份有限公司北京100096 杭州德创能源设备有限公司杭州311121

当前智能电能表生产企业和电力公司之间缺乏有效的共享机制,缺少对智能电能表从设计制造到运行报废全生命周期各环节质量控制点的全面掌控,导致智能电能表在运行过程中存在批量故障,运维成本和舆情压力较大。针对以上问题,文章对智能电... 详细信息

当前智能电能表生产企业和电力公司之间缺乏有效的共享机制,缺少对智能电能表从设计制造到运行报废全生命周期各环节质量控制点的全面掌控,导致智能电能表在运行过程中存在批量故障,运维成本和舆情压力较大。针对以上问题,文章对智能电能表生产全流程质量数据采集方法进行研究,设计质量数据采集架构、质量数据模型和质量数据的接入方法,与电力公司侧的计量生产调度平台共同实现对智能电能表的全链条质量数据的采集。试验结果表明,这项采集技术使得数据采集效率提升到原来的8倍,数据准确性也得到提升,为智能电能表的质量管控以及典型应用场景的开发奠定了基础。

关键词：智能电能表数据采集质量管控 WebService

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移动充放电设施技术及其规划与运营研究综述

电力自动化设备 2024年第7期44卷 246-254页

作者：黄小庆于慎仟朱彬段建焱胡晓锐黄会湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 国网重庆市电力公司营销服务中心重庆400023

目前,充放电需求区域性、时段性短缺,固定充电设施存在总量不足、扩容难、利用率低等问题,移动充电设施因其移动便捷性,受到广泛关注。阐明移动充放电设施的8种典型应用场景,阐述了“智能插座+移动充电桩”、不带储能装置的移动充电车... 详细信息

目前,充放电需求区域性、时段性短缺,固定充电设施存在总量不足、扩容难、利用率低等问题,移动充电设施因其移动便捷性,受到广泛关注。阐明移动充放电设施的8种典型应用场景,阐述了“智能插座+移动充电桩”、不带储能装置的移动充电车、带储能装置的移动充放电车3种移动充放电设施类型。分析规划布局、调度运行、运营模式与价格机制、关键组件以及安全等关键技术。针对移动模式选取等7个关键方面对移动充放电设施的发展模式进行总结和展望。

关键词：电动汽车移动充电桩移动放电智能插座移动充放电车调度运营

基于LSTM-SAFCN模型的生物质锅炉NO_(x)排放浓度预测

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高技术通讯 2024年第1期34卷 92-100页

作者：何德峰刘明裕孙芷菲王秀丽李廉明浙江工业大学信息工程学院杭州310023 嘉兴新嘉爱斯热电有限公司嘉兴314016

针对生物质锅炉燃烧过程的动态特性,提出一种改进的长短期记忆-自注意力机制全卷积神经网络(LSTM-SAFCN)模型用于预测NO_(x)排放浓度。首先利用完全自适应噪声集合经验模态分解法(CEEMDAN)对数据进行预处理,消除数据噪声对NO_(x)排放浓... 详细信息

针对生物质锅炉燃烧过程的动态特性,提出一种改进的长短期记忆-自注意力机制全卷积神经网络(LSTM-SAFCN)模型用于预测NO_(x)排放浓度。首先利用完全自适应噪声集合经验模态分解法(CEEMDAN)对数据进行预处理,消除数据噪声对NO_(x)排放浓度预测的影响;其次融合自注意力机制与长短时记忆-全卷积神经网络(LSTM-FCN)进行特征提取与预测建模,该拓展方法能够同时兼顾时间序列数据的局部细节与长期趋势特征;最后,利用生物质热电联产系统的实际运行数据验证了所提算法的有效性。

关键词：生物质锅炉 NO_(x)排放浓度预测经验模态分解长短时记忆-全卷积神经网络(LSTM-FCN) 自注意力机制

基于改进YOLOv8的电力场景通用缺陷检测模型

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浙江电力 2024年第4期43卷 113-120页

作者：韩睿戴哲仁蒋鹏李晨姜雄伟国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州310014 国网浙江省电力有限公司杭州310007

现行的集中式缺陷检测系统存在数据量大、检测实时性低等问题,亟需以边缘计算为代表的分布式检测系统。为此,基于单阶段、轻量化的检测模型YOLOv8设计多种模块算法以提升其在电力场景下的检测精度。首先改进Mosaic数据增强算法,引入冲... 详细信息

现行的集中式缺陷检测系统存在数据量大、检测实时性低等问题,亟需以边缘计算为代表的分布式检测系统。为此,基于单阶段、轻量化的检测模型YOLOv8设计多种模块算法以提升其在电力场景下的检测精度。首先改进Mosaic数据增强算法,引入冲突关系表规避了传统数据增强算法对原始图像数据信息的破坏,增强了图像数据的多样性。然后,使用Res2Net模块代替原有的Bottleneck模块,增强模型对多尺度感知能力的同时也保持了检测模型的轻量化。使用CIoU-NMS算法替代原有的NMS(非极大值抑制)算法,提升了检测模型在聚类去重阶段的召回率与精度。最后,在14个电力场景缺陷上进行实验,均获得了比原有模型更好的检测精度,同时模型在电力场景的缺陷检测速度上亦有提升。

关键词：深度学习缺陷检测数据增强非极大值抑制 YOLOv8

考虑光伏不确定性的高耗能工业园区双时间尺度优化调度

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上海交通大学学报 2024年

作者：王佳颖陆春光矫文书吴秋伟曹永吉杨建立国网浙江省电力有限公司营销服务中心山东大学电气工程学院清华大学清华深圳国际研究生院国网浙江省电力有限公司宁波供电公司

为充分发挥高耗能工业负荷的调节潜力，缓解新能源大规模接入带来的电力系统供需平衡压力，本文提出了一种考虑光伏不确定性的高耗能工业园区双时间尺度优化调度方法。首先，基于条件生成对抗网络生成典型的光伏出力场景，对工业园区调... 详细信息

为充分发挥高耗能工业负荷的调节潜力，缓解新能源大规模接入带来的电力系统供需平衡压力，本文提出了一种考虑光伏不确定性的高耗能工业园区双时间尺度优化调度方法。首先，基于条件生成对抗网络生成典型的光伏出力场景，对工业园区调度过程中的光伏出力不确定性进行表征。其次，综合考虑园区内各类调控资源的耦合机理及调控特性差异，建立起高耗能工业园区双时间尺度优化调度模型：在日前阶段，以运行经济性最优为目标，优化了高耗能工业用户的生产计划；在日内阶段，通过调节电弧炉分接头挡位、储能充放电功率等更为灵活的调控资源，进一步平滑了工业园区的功率波动。最后，对含钢铁厂、水泥厂两类典型高耗能行业的工业园区进行优化调度，验证了所提方法的有效性。

关键词：高耗能工业优化调度光伏不确定性双时间尺度

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基于谐响应的大型异步电机电磁振动分析

电机与控制学报 2024年第3期28卷 123-130页

作者：李巍刘阳陈伟同济大学电子与信息工程学院上海201804 上海新时达电气股份有限公司上海201801

大型异步电机的电磁振动是电机振动的主要构成部分,对电机振动等级的评估需要进行准确的电磁振动分析,本文以一台10 kV兆瓦级大型异步电机为对象进行电磁振动分析。首先对完整的电机模型进行模态分析,求解固有频率及对应振型,并实验测... 详细信息

大型异步电机的电磁振动是电机振动的主要构成部分,对电机振动等级的评估需要进行准确的电磁振动分析,本文以一台10 kV兆瓦级大型异步电机为对象进行电磁振动分析。首先对完整的电机模型进行模态分析,求解固有频率及对应振型,并实验测量了电机实际运行时的固有频率;然后将电磁场二维有限元计算得到的径向电磁力作为载荷,对该电机进行谐响应分析,最后与实验测得的振动速率对比。结果表明,基于电机整机模型的模态分析和谐响应分析可以较为准确地分析大型异步电机电磁振动,能够为电机的优化设计或电磁振动抑制提供理论依据。

关键词：异步电机电磁振动模态分析谐响应电磁力有限元

基于改进Shapley值的台区多共享储能运行效能分配方法

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储能科学与技术 2024年

作者：郝俊博闫晓宏裴红兰张文强肖春国网山西省综合能源服务有限公司国网运城供电公司国网太原供电公司国网山西省电力公司营销服务中心太原理工大学

新型配电台区配置多个共享储能（Shared Energy Storage，SES）已成趋势，具有多资源协同的效果。但仅考虑SES自身价值难以实现其高效调用，需进一步关注共享储能个体差异对台区电网的多角度综合影响。为量化台区多共享储能共同作用下... 详细信息

新型配电台区配置多个共享储能（Shared Energy Storage，SES）已成趋势，具有多资源协同的效果。但仅考虑SES自身价值难以实现其高效调用，需进一步关注共享储能个体差异对台区电网的多角度综合影响。为量化台区多共享储能共同作用下的单一SES边际运行贡献，提出了基于改进沙普利（Shapley）值的台区多共享储能运行效能分配方法。考虑新能源消纳及碳减排，建立含SES运行组合的台区运行成本最小优化调度模型；考虑SES对台区经济性、可靠性与环境的影响，建立SES运行效能评估指标，基于改进层次分析与层间相关性结合的主客观赋权法建立运行效能评估模型；考虑不同SES对台区运行的单方面效能差异，构建计及经济贡献度、可靠性贡献度与环境贡献度的SES修正因子以改进Shapley值法，将多种SES组合的运行效能分配至单个SES。对含3个SES的改进IEEE 33节点台区电网仿真验证，结果表明所提方法有效量化与分配不同节点SES对台区的综合效用，增加了对台区有益影响的SES1和SES2运行效能。所提方法为台区共享储能的高效率调度及潜力发挥提供全新思路。

关键词：共享储能效能评估效能分配 Shapley值碳减排

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一种优化多尺度特征融合的人体姿态估计方法

机械工程学报 2024年第16期 306-313页

作者：刘宏哲陶相如徐成曹东璞北京联合大学北京信息服务工程重点实验室清华大学车辆与运载学院

人体姿态估计是诸多计算机视觉领域任务的基础，以往的人体姿态估计网络由于尺度变化的挑战会在特征提取的过程中丢失姿态信息，导致人体姿态估计的准确度难以提升。针对该问题考虑以并行网络的方式结合多尺度特征融合方法提取特征。优... 详细信息

人体姿态估计是诸多计算机视觉领域任务的基础，以往的人体姿态估计网络由于尺度变化的挑战会在特征提取的过程中丢失姿态信息，导致人体姿态估计的准确度难以提升。针对该问题考虑以并行网络的方式结合多尺度特征融合方法提取特征。优化特征提取的人体姿态估计方法分为两步：首先在多尺度特征融合阶段利用转置卷积和混合空洞卷积的操作以减少特征信息的丢失，其次在特征图输出阶段有权重的结合不同尺度的特征图来剔除冗余信息、保留姿态信息同时生成更高质量的高分辨率热图。试验表明，此种方法在COCO数据集上的试验结果相比先进方法 HRNet(High resolution net)准确率提高了2.1%。通过试验验证本方法在精度方面能够超过现有的主流人体姿态估计方法。该方法能更好地应对行人姿态估计中尺度变化的挑战，更加精确地定位复杂场景中小尺度人体的关键点位置。

关键词：姿态估计多尺度融合人体检测尺度适应

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多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法

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机械设计与制造 2024年

作者：贾永良陶鹏张洋瑞张冰玉国网河北省电力有限公司营销服务中心

低压电网窃电设备的在线监测是电网安全工作过程中不可缺少的步骤，但监测过程易受噪声信号、电压强度、磁场干扰等问题的影响，为此提出基于多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法。该方法利用多传感器采集窃电设备的运行信... 详细信息

低压电网窃电设备的在线监测是电网安全工作过程中不可缺少的步骤，但监测过程易受噪声信号、电压强度、磁场干扰等问题的影响，为此提出基于多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法。该方法利用多传感器采集窃电设备的运行信号并将信号融合，再通过局域波分解算法剔除信号中的噪声，避免噪声对监测过程产生影响，其次采用原子分解算法提取信号的特征，最后将信号特征输入到正弦基神经网络模型中，通过对信号的自动分类与监测完成低压电网窃电设备的在线监测。实验结果表明，所提方法的信号监测效果好、响应时间短。

关键词：多传感器信号采集原子分解法正弦基神经网络误差函数自动分类与监测