关键词： 党建安全生产   电网安全   思想   民生福祉   红色引擎   考核  

摘要： 国网湖北超高压公司从“思想、组织、考核”三个维度激发“党建+安全生产”红色引擎,推动党建工作融入中心工作、融合专业发展、融通具体实践,以党建引领公司高质量发展。电网安全是国家安全的重要组成部分,事关社会稳定和民生福祉。国网湖北超高压公司作为国网湖北电力安全生产“重要阵地”,承担着维护跨区电网和湖北主网安全稳定运行的重任。面对特高压工程密集建设、重点区域主网架升级改造、电力保供常态化等多重考验,公司坚持把安全生产作为一切工作的基础和前提,牢牢把握主网运维单位发展规律,聚焦“人”这个本质安全关键因素,抓学习、强责任、建机制、搭平台,从思想、组织、考核“三个维度”激发“党建+安全生产”红色引擎,领导广大党员干部职工争当安全卫士、实干先锋,务实尽责守住电网生命线。

关键词： 智能电网   电力施工   工艺创新   数据融合  

摘要： 在智能电网建设背景下,传统电力施工工艺面临诸多挑战。文章通过研究智能传感、物联网、大数据等新技术在电力施工中的应用,建立了基于多源数据融合的施工质量评估模型,以推进电力施工工艺创新、提升施工质量和效率。研究结果表明,采用智能化施工工艺可使工程质量合格率提升15.6%,施工效率提高23.4%,安全事故发生率降低31.2%。

关键词： 新能源发电   电网安稳校核   数字孪生   滚动推演  

摘要： 随着新能源发电量占比不断提高,当新能源规模达千万千瓦级乃至亿千瓦级时,其发电出力波动将达百万千瓦至千万千瓦,且出力波动速率快,在数分钟内出力波动可达装机容量的10%以上.发电出力受风光等自然资源高度影响,可控性不断下降,电网运行方式组合巨增、方式频繁变化.

关键词： 智能电网   超导电缆技术   电线电缆   智能电缆  

摘要： 随着环境压力和资源压力的不断增加,用户对电能可靠性与质量的需求也在不断提升。为确保智能电网整体运行能够达到理想状态,需要通过对电网设计及其相关材料、技术等进行不断优化,保证整体电网运行能够达到预期效果。在此环境中,电线电缆新技术成为业界关注的重点。通过对智能电网基本情况的介绍,分析智能电网对电线电缆的具体要求,进而就智能电网视域下的电线电缆新技术展开深度探讨,期望能够为电线电缆新技术及其应用提供一定启示。

关键词： 量子通信   电力信息系统   保密传输  

摘要： 传统加密算法在面对日益增长的算力攻击和网络安全威胁时,存在被破解的潜在风险。量子通信,尤其是量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)技术,基于量子不可克隆性和量子态扰动检测的物理安全性,为电力信息系统提供一种理论上无法被破解的安全传输方案。围绕量子通信技术的原理,深入分析其在电力信息系统中的应用场景、技术实现路径及关键保障机制,提出一种基于量子密钥分发与现有数据采集与监视控制(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)系统融合的保密通信架构。最后,结合实地试点案例,评估该架构在提升电力通信网络安全性方面的成效,并分析未来量子通信在泛在电力物联网中的发展趋势与挑战。

关键词： 新能源发电   电力系统稳定性   并网   实验  

摘要： 随着能源转型的加速,新能源发电并网成为电力系统发展的重要趋势。然而,新能源发电的间歇性和不确定性对电力系统的稳定性提出了新的挑战。文章以某新能源并网项目为背景,通过技术分析和实验验证,研究新能源发电并网对电力系统稳定性的影响,并提出相应的解决方案。

关键词： 智慧医疗   医院体检系统   数据传输  

摘要： 随着智慧医疗的快速发展,医院体检系统对数据传输效率和信息处理能力提出了更高要求。针对传统体检过程中存在的数据延迟、丢失和系统不稳定等问题,本文探讨了基于无线通信技术优化体检系统信息传输效率的策略,包括建立无线网络平台、优化数据传输协议、强化设备互联能力、实施动态信号监测等对策,旨在提升体检数据处理速度和稳定性,保障信息安全与完整性,为医院打造高效、智能、便捷的体检服务体系提供参考。

关键词： 智能电网   硬件   软件   自动化技术   通信技术  

摘要： 随着能源需求的快速增长和可再生能源比例的提升,传统电力系统已经无法满足日益复杂的电力供应与管理需求。为促进智能电网的建设,首先分析了智能电网的基本构成,揭示了其在现代电力工程中的重要性,其次探讨了电力工程技术在智能电网中的多重应用,实现了对电力资源的高效利用和优化配置,为相关人员提供实践参考。

关键词： 电能质量扰动信号识别   分类模型   卷积神经网络   时序卷积网络   卷自注意力机制  

摘要： 电能质量扰动信号的识别与分类是电力系统监测中的一个关键科学问题,传统方法依赖于手动特征提取,效率低且易受主观因素影响。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和时序卷积网络(TCN)的混合模型,结合自注意力机制,旨在解决电能质量扰动信号的自动高效分类。通过利用CNN进行空间特征的精确提取和TCN加强对时间序列数据的分析处理,该模型显著提升了电能质量扰动信号的识别精度和效率。实验结果表明,该模型在多种电能质量扰动信号的处理上展现出卓越的性能,具有98.7%的测试正确率和优异的泛化能力。不仅成功验证了混合模型在处理电能质量扰动信号分类任务中的有效性,还展示了混合深度学习技术在电力系统监测领域的巨大应用潜力。

关键词： 风力发电机组   齿轮箱   润滑油   油温故障  

摘要： 风电场应用风力发电机组齿轮箱油监测与预警技术,是目前应对齿轮箱故障风险的关键保障。本文以本公司投运建设的风力发电项目为例,围绕传统定期油液监测技术的应用局限性和相关问题进行分析,并主张从油温故障预警模型技术、齿轮箱温度概率预测技术、润滑油颗粒度在线监测技术三个思路总结技术要点,给予项目负责人明确指导,有效提高风力发电综合效益。