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智慧风电场方案设计

海上风电场项目位于福建省福州市平潭县北部的长江澳以东0~8km海域,工程涉海面积约13平方公里,水深20~25m,场址内有白冰岛及部分水下暗礁存在,海底地形较为复杂。现拟分期开发,后续待山洲列岛海洋保护区规划调整后,开发剩余区域。工程一期装机容量185MW,本阶段拟安装37台单机容量为5.0MW的风电机组,设置一座220kv陆上升压站。风电场37台风电机组本期初拟设置7回35kV集电线路各联合单元由1回35kV集电线路接至220kV升压站35kV配电装置,汇集后由2台220/35 120MVA主变压器升压至220kV拟由架空线送至平潭地区电网。风机基础为高桩承台基础,风机安装采用分体式安装的方式。

  • 2024-11-11
  • 阅读309

王宇博:基于改进YOLOv7的实时输电导线缺陷检测方法

输电导线是电力系统中重要的组成部分,输电导线缺陷将影响电力系统运行。因此提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先,提出了一种自动扩充数据集的方法,可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集;其次,提出了一种轻量化自注意力主干网络,对YOLOv7的主干网络进行替换,并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明:所提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%;同时,算法将检测速度提升了约60.49%,FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧,可以做到对输电线路的实时检测,降低了输电导线缺陷的误检漏检率,提升了检测速度,提高了巡检效率。

  • 2024-11-26
  • 阅读250

吴田高工:基于改进ST-GCN的10kV带电作业人员视频异常行为识别方法

?为确保常态化配网带电作业时人员和设备的安全,异常行为识别是必不可少的技术手段,但现有带电作业行为识别方法存在准确率低、可识别种类少以及受背景干扰导致漏检和误检等问题。

  • 2024-11-29
  • 阅读253

刘云副教授:基于系统强度在线评估的新能源基地协同紧急调控研究

华南理工大学电力学院刘云副教授做了题为“基于系统强度在线评估的新能源基地协同紧急调控研究”的报告,征得刘云副教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-12
  • 阅读209

2022年世界渔业和水产养殖状况-努力实现蓝色转型-FAO(266页)

对于推动农业粮食体系转型的呼吁日益迫切,人们希望以此能够为不断增长的人口保障粮食安全,改善营养状况,提供可负担的健康膳食,同时保护生计和自然资源。

  • 2024-10-12
  • 阅读207
  • 下载0
  • 266页
  • pdf

数字化转型背景下的企业流程治理研究报告

当今世界正经历百年未有之大变局,一个全球发展的新时期正??在逐渐开启。数字化转型实践正在改变各行各业的运行方式,数字??化对经营管理领域的实践成果,同样可以推动公司流程治理层面的??提升。在此背景下,《数字化转型背景下的企业流程治理研究报告》?应运而生,旨在深入探讨在数字化技术助力下的当前企业流程治理??现状、实践和挑战,为企业提供一份全面而深入的参考指南。

  • 2024-10-16
  • 阅读341

饶宏院士:构网型储能技术及其在新型电力系统的应用

南方电网公司首席科学家、《南方电网技术》主编、中国工程院饶宏院士在院士专家论坛上作了题为“构网型储能技术及其在新型电力系统的应用”的主旨报告,征得饶院士同意,特与您分享!

  • 2024-10-16
  • 阅读1801

王小聪:基于DRSN-CW-LSTM网络的锂电池荷电状态预测

由于电池荷电状态(state of charge,SOC)无法直接测量,且传统的SOC估算方法精度低。为了提升锂离子电池SOC估算精度,对比了不同深度学习网络模型应用于SOC估算的效果,并提出了一种基于DRSN-CW-LSTM网络的锂离子电池SOC估算方法。该方法基于长短期记忆网络(long-short-term memory,LSTM)和逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(deep residual shrinkage networks with channel-wise thresholds,DRSN-CW),利用锂离子电池电压、电流、温度、容量等数据信息在深度残差收缩网路中进行特征提取,通过LSTM进一步拟合时间序列数据趋势,实现锂离子电池在使用周期内SOC的预测。在DRSN-CW网络的残差收缩模块中可以实现自适应噪声数据处理功能,消除锂离子电池数据流质量对SOC预测的负面影响。利用锂电池公共数据集训练所提出的网络,对比了3种神经网络模型在该两组数据集上的预测效果。实验结果表明,所提出的深度学习模型在两组公开数据集上的MAE和RMSE均值都控制在5%以内,相比其他3种深度学习模型有更好的抗噪性能和预测性能,且估算精度高。

  • 2024-10-28
  • 阅读364
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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