关键词： 深度学习   800 kV直流输电   运行检修  

摘要： 随着特高压直流输电技术的快速发展,800 kV直流输电线路的运行检修面临巨大挑战。因此,文章提出一种基于深度学习的800 kV直流输电线路运行检修技术方案。通过多维度、高精度的数据采集,获取线路状态信息。在此基础上,构建融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的混合深度学习模型,实现高效、准确的故障诊断。结合智能化检修规划策略,优化检修资源配置和任务调度。本研究为特高压直流输电线路的智能化运维提供了新的技术路径。

关键词： 缺销螺栓检测   弱监督   平均类间检测精度差   自适应加权损失函数   深度学习  

摘要： 螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入卷积块注意模块(CBAM),抑制无用的背景特征,提取螺栓精细特征,提高螺栓的检测能力。针对弱监督检测中缺销螺栓的检测精度远低于正常螺栓及不平衡性问题,提出自适应加权损失函数(SAW),动态调节模型对不同类别样本的学习程度,均衡不同类别之间的检测精度,并定义了平均类间检测精度差(ADPD)来评价不平衡性。构建的自适应加权损失函数可以提升缺销螺栓的检测精度,对正常螺栓和缺销螺栓的检测精度有一定的均衡能力,定义的ADPD可以评价模型检测性能的平衡度。在自建数据集V1上的实验结果表明:改进方法的平均准确率均值(mAP)提高了19.7%,ADPD值降低了21.8,在mAP和ADPD双重指标评估下的模型表现出了更好的缺销螺栓检测能力。

关键词： 输电线路   斜柱基础   欧拉旋转   力系转换  

摘要： 斜柱基础与直柱基础相比,具有下压力或上拔力增幅不明显、水平力大幅下降的特点,因此在输电线路上得到了广泛的应用,故斜柱基础作用力的正确转换是斜柱基础设计的关键。本文首先结合空间力系法和立体解析几何,推导正侧面坡度相等时的斜柱基础作用力转换方法;其次,根据正侧面坡度不同时,结合欧拉旋转变换原理和计算机图形学,建立一种斜柱式立柱基础作用力的转换精确方法,能准确得出斜柱基础的受力特性;最后,选取110 kV~1000 kV典型铁塔基础作用力进行对比分析,得出重要结论。本文提出的斜柱基础作用力的转换方法,可作为斜柱基础计算和设计的一种参考。

关键词： 无人机   超特高压   输电线路   非接触式验电   间接挂接  

摘要： 本文在全面开展国内外现状研究的基础上,基于无人机在辅助检测方面的应用推广,针对架空线路接地线自动挂拆技术方面的空白,创新构建无人机非接触式验电、挂拆的验电检修新模式,开展产品研发和现场试验,打造新装备,推动无人机非接触式验电,革新作业方法,利用无人机高效挂拆接地线,实现机器代人,强化验电作业现场数字化应用,解决传统验电作业模式下人员技能、体能要求高,劳动强度大,作业安全风险高等突出问题,以达到提质增效的目的。

关键词： 输电线路工程   绿色策划   绿色设计   绿色施工   绿色移交  

摘要： 本文旨在深入探讨输电线路工程绿色策划、设计、施工与移交的相关内容,以实现输电线路工程的可持续发展。通过分析环保评价、全面节能规划和资源分配等策划方案,探讨线路设计优化、杆塔设计样式及节能设备选择等设计草图。同时,融合生态保护措施、污染防治、施工垃圾处理及机械化施工等环保施工方法,阐述绿色档案资料移交、绿色工程交付和土地生态修复等绿色交付标准。文章表明绿色施工技术在电力行业建设中的关键作用,并提出配套的策略指导原则,以促进电力基础设施向更为可持续、绿色环保的方向发展。

关键词： 大数据   输电线路   故障状态自动检测技术   智能维护  

摘要： 输电线路由于其长距离、高电压复杂环境,极易受到自然灾害、人为破坏、设备老化等因素影响,故障频发。传统故障检测方法通常依赖人工巡检和简单监测设备,耗时费力,存在检测盲区,难以及时、准确定位故障。基于此,文章分析了大数据技术在故障检测中的优势,探讨了基于大数据分析的输电线路自动化故障诊断方法及应用,并对输电线路故障状态自动检测技术的未来发展趋势作了展望,以期为输电线路故障状态自动检测技术的发展提供理论支持。

关键词： 输电线路   异常故障   线性相关关系   健康状态   大数据   地质灾害   AI   因素构成  

摘要： 由于影响输电线路健康状态的因素较多,导致对其的预测结果往往难以准确反馈实际情况,为此,提出基于AI大数据的输电线路健康状态预测方法研究。从锈蚀老化、地质灾害、自然损害和动植物活动隐患角度,综合分析输电线路健康状态影响因素构成,并结合AI大数据对不同影响因素实际状态计算其与对应异常故障之间的关系,在引入使用年限的基础上,实现对输电线路健康状态的预测。在测试结果中,设计方法对于输电线路健康状态的预测结果与实际的故障发生分布表现出了稳定的线性相关关系,能够有效反馈线路的状态。

关键词： 电力工程   风险评估模型   风险控制策略  

摘要： 阐述人工智能技术在输电线路安全运行中的应用,包括在线监测专家系统、智能神经网络、专家系统知识库与自我优化能力、无人机自主巡检与智能图像识别的应用。探讨人工智能的发展趋势。

关键词： 智能电网   输电线路   在线监测技术   定位检测  

摘要： 为提高智能电网的运行安全性,文章概述了在线监测技术的内涵,探讨了在线监测技术在智能电网输电线路中的具体应用,包括输电线路视频监测、输电线路雷击定位监测、微风振动在线监测、输电线路微气象在线监测等,并分析了在线监测技术在智能电网输电线路中的应用案例,以期提高智能电网输电线路的运行稳定性,为相关研究者提供参考。

关键词： 图像处理   输电线路   Retinex算法   特征提取   支持向量机  

摘要： 为输电线路安全运行提供基础,提出基于图像识别的输电线路状态智能监测方法。利用多尺度Retinex算法对输电线路图像增强处理,提升输电线路图像质量,利用Mallat多尺度小波变换方法提取输电线路图像边缘的小波系数特征,选取模糊支持向量机方法依据小波系数特征进行实现输电线路状态智能监测。实验结果表明,该方法处理后输电线路图像信息熵高,可以有效识别输电线路的绝缘子覆冰、输电导线舞动等异常状态,输电线路状态智能监控效果理想。