【摘 要】
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为解决变电站内视频监控场景异常感知能力弱的问题,开展基于机器学习算法的变电站内视频监控场景异常感知方法研究.通过建立变电站内视频监控场景异常映射集,基于机器学习算法,训练提取视频监控场景异常特征,感知变电站内监控视频场景异常,实现自动报警能力.实验结果表明设计方法能满足变电站安全监控的自动场景异常识别功能需求,可提供更智能化的安全监控解决方案.
【机 构】
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国网北京通州供电公司,北京 101199;国网北京朝阳供电公司,北京 100020
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为解决变电站内视频监控场景异常感知能力弱的问题,开展基于机器学习算法的变电站内视频监控场景异常感知方法研究.通过建立变电站内视频监控场景异常映射集,基于机器学习算法,训练提取视频监控场景异常特征,感知变电站内监控视频场景异常,实现自动报警能力.实验结果表明设计方法能满足变电站安全监控的自动场景异常识别功能需求,可提供更智能化的安全监控解决方案.
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C2 H2作为油浸式电力设备运行过程的主要故障特征气体之一,实现其高效检测有利于对设备运行状态进行准确评估.目前气敏材料是油中溶解气体检测研究的重点,为此利用第一性原理仿真对不同MoS2基复合材料的气敏机理进行分析,筛选出气敏性能好的组合形式.构建Sn原子和Zn原子复合后的单层MoS2(001)面超晶胞模型,计算复合后的形成能、复合原子电荷转移量和单层MoS2晶体态密度.针对两个复合模型及纯MoS2(001)面晶体建立C2 H2气体的吸附模型,计算吸附能、气体电荷转移量、差分电荷密度和吸附后气体的态密度.
在对多站融合变电站需求分析的基础上,对变电站+储能站、变电站+数据中心站、综合能源站等类型多站融合变电站的落点条件、适用电压等级、电气及通信接入、设备选型及布置等方面进行建设模式探讨,为今后类似工程的设计与建设提供了重要的指导作用.
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