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陈皓勇教授:电力鸿蒙助力新型电力系统建设

发展中世界工程技术院院士、华南理工大学陈皓勇教授作了题为“电力鸿蒙助力新型电力系统建设”的报告。征得陈教授同意,特与您分享。

  • 2024-10-12
  • 阅读568

【专家 PPT】浙江大学 文福拴:“源网荷储一体化项目”的背景、现状与展望

浙江大学电气工程学院/海南研究院文福拴教授作了题为“源网荷储一体化项目”的背景、现状与展望的报告。征得文教授同意,特与您分享。

  • 2024-10-11
  • 阅读830
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黄莹教授:大规模新能源柔性直流送端系统构建关键技术

浙江大学黄莹教授作了题为“大规模新能源柔性直流送端系统构建关键技术”的报告,征得黄莹教授同意,特与您分享。

  • 2024-10-11
  • 阅读387

王增平教授:极端天气对电力系统的影响及应对措施思考

华北电力大学副校长王增平教授作了题为“极端天气对电力系统的影响及应对措施思考”的报告。征得王教授同意,特与您分享。

  • 2024-10-11
  • 阅读371

田猛副教授:配电信息物理系统协同维修问题研究

武汉理工大学田猛副教授做了题为“Coordinated Repair Crew Dispatch Problem for Cyber-physical Distribution System”的报告,征得田猛副教授同意,特与您分享!

  • 2024-10-11
  • 阅读500

周游副教授:基于气泡产生起始温度的变压器短期过载预警方法

变压器过载运行容易导致油纸绝缘系统产生气泡进而造成故障,但目前只以140 ℃作为热点温度限值,未能考虑实际运行状态对气泡起始温度的影响,难以充分发挥设备的最大利用效益。针对上述问题,综合国内外油纸绝缘气泡产生起始温度的试验提出了适用于实际工况下的变压器气泡产生起始预警温度计算方法。根据变压器的运行年限、油中水分含量和海拔等运行参数估算出变压器内部油纸绝缘系统产生气泡的起始温度。以该温度的90%作为预警温度,表征变压器能够承受的最大荷载能力。利用贝叶斯网络建立了短期负荷预测模型,结合绕组热点温度计算方法实现了变压器热点温度的短期预测。提出了一种变压器短期过载预警方法,并证实了该方法能够充分考虑变压器的运行实况,对未来的过载情况提前发出告警,指导相关运维部门开展变压器的过载停运和负荷转移工作,减少变压器停运和绝缘故障的发生。

  • 2024-10-11
  • 阅读556

张莲教授:基于混合特征选择和INGO-DHKELM的变压器故障诊断方法

针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合式故障特征选择方法,并利用改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization algorithm,INGO)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel limit learning machine,DHKELM)实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建24维变压器故障特征集,从线性相关和非线性相关的角度出发,采用Pearson相关系数和互信息法,筛除相关性较低的特征。其次,引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法,提升其寻优性能。然后,利用INGO算法对保留特征进行二次筛选,获得最优输入特征。最后,将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中,建立DHKELM诊断模型,利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化,完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明,与常规特征选择方法相比,利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率;相较于其他优化型诊断模型,INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。

  • 2024-10-11
  • 阅读507

【IEEETII】基于VMD和LSTM的电网安全负荷预测混合模型

电力负荷预测作为电网静态安全的基础,直接影响电网运行的安全性、电网规划的合理性和供需平衡的经济性。然而,各种因素导致短期电力消耗发生剧烈变化,使数据更加复杂,因此更难预测。针对这一问题,本文提出了一种基于变分模分解和长短期记忆的新的混合模型,该模型消除了季节因素并进行了误差校正。对新加坡和美国的四个真实负载数据集进行了全面的案例研究,以证明所提出的混合模型的有效性和实用性。实验结果表明,所提出的模型的预测精度明显高于对比模型。关键词:误差修正、电网安全季节性因素消除、短期负荷预测(STLF)。

  • 2024-10-09
  • 阅读576
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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