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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537

游广增教高：考虑短时负荷调峰-长时光伏消纳的液化空气储能系统建模及经济性评估

为解决电网负荷因明显季节特征难以灵活调峰以及新能源长时消纳等问题，以云南楚雄地区为例，提出了一种光伏发电-液化空气储能（liquid air energy storage， LAES）系统构架，旨在理清源-网-荷-储的一体化规划思路。基于云南地区典型气候条件、不同季节下的光伏出力特征及用电负荷历史数据建立了基于光伏发电-液化空气储能的短时负荷调峰和长时光伏消纳模型。在仿真分析每日用电负荷和季节性用电负荷调峰基础上进一步验证和评估了百兆瓦级光储系统进行短时调峰和长时消纳的技术可行性和经济效益指标。评估结果表明：引入光伏发电-液化空气储能系统后，通过每日负荷调峰可以减轻33.4%的电网供电压力，通过季节性长时间储能调控有望降低10.1%的光伏弃电率。在短时负荷调峰和长时光伏消纳的经济效益评估中，平均度电成本（levelized cost of energy， LCOE）约为0.47元/kWh，光储电站的静态投资回报周期（static payback period， SPP）和动态投资回报周期（dynamic payback period， DPP）分别稳定在7.5年和10.5年左右，有效验证了光伏发电-液化空气储能电站的经济可行性。

  • 2024-11-26
  • 阅读589

考虑跨省优先计划及输电费的南方区域电力现货市场出清模型设计

通过交易成分与物理关口匹配模型来体现不同区域发电资源的地理位置对其出清的影通过跨省输电费用保证区域各市场主体公平竞争;实现了区域内各省的有效、有序、有响，机衔接，实现了南方区域各省联合出清的高效耦合;有效保障跨省优先计划的执行、清洁能源的消纳和跨省现货交易的统一。

  • 2024-11-21
  • 阅读583

考虑多分布式水电协调运行策略的微电网重构方法

1)分析不同类型水电出力特性提出多分布式水电协调运行策略，并基于此策略提出含多分布式水电的微电网重构模型，该模型可同时优化多分布式水电出力及微电网拓扑。2)为避免寻优过程中产生大量不可行解，提出基于深度优先搜索算法的改进粒子群算法用于求解重构模型，保证寻优过程中网络拓扑辐射性和连通性。

  • 2024-11-21
  • 阅读301

新能源新构型低空装备安全技术体系报告（2024版）

《新能源新构型低空装备安全技术体系报告（2024版）》以国内外学术研究、技术应用为基础，围绕低空装备全寿命周期分析论证安全技术体系架构，从低空装备本体安全、人员安全、环境安全等维度进行科学、客观地论证总结，旨在为行业提供技术支撑和发展建议。此次发布的为2024版本，低空产业联盟将根据新能源新构型低空装备安全技术研究及应用的进展对技术体系进行动态更新。

  • 2024-11-21
  • 阅读519

数据治理方法论与顶层设计思路

数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息 资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有 效管理，以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。？当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共 享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数 据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。

  • 2024-11-25
  • 阅读270

多直流馈入输电系统中高压柔性直流高频风险评估计算方法

本文针对单个高压柔性直流与外部系统高频谐振风险评估问题，引入衡量系统中各换流站间相互作用的强弱多馈入直流相互作用因子(multi-infeed interactiMIIF)指标。 2)本文所引入的MIF指标通过评估计算柔直外部系统谐波阻抗时需要详细考能够快速且较准确计算柔直外部系统谐波阻抗。

  • 2024-11-19
  • 阅读310

基于气象耦合特征分析及改进XGBoost算法的用户分布式光伏短期出力预测模型

本文利用互信息及主成分分析进行特征选取与降维，得到高相关性和去耦合的气象特征变量，降低了后续参与模型预测的数据复杂度。 2)本文提出了一种考虑基于气象耦合特性及改进极端梯度提升树(extreme gradientboosting，XGBoost)算法的用户分布式光伏短期预测模型，改善了模型的泛化能力，相比传统BP神经网络和随机森林预测模型拥有更小的误差，具有良好实际应用能力。

  • 2024-11-19
  • 阅读315