简介：摘要: 本文针对电力热控的问题和挑战，研究了传统和新兴的控制策略和调度算法。在控制策略方面，综述了基于PID控制、模型预测控制和模糊控制的策略，并介绍了基于强化学习、深度学习和人工智能的新兴策略。在调度算法方面，综述了负荷平衡、优化和预测调度算法，并介绍了基于遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法的新兴调度算法。最后，讨论了控制策略与调度算法的耦合问题，并提出了综合研究方法和框架。

简介：摘要：本文旨在探讨基于智能优化算法的电力调度策略，并分析其应用效果。本文介绍了电力调度的背景和重要性。本文详细介绍了智能优化算法的原理和种类，以及其在电力调度中的应用。接着，通过案例研究和数据分析，评估了智能优化算法在电力调度中的性能。最后，总结了研究的主要发现，提出了未来研究的展望。

简介：摘要：变电站机器人是目前电力系统应用领域研究的重点方向之一。基于深度学习算法，可大大提升机器人的操作精准度。只需通过在远端平台对机器人下达操作/巡检指令后，通过机器人摄像头对现场传输回的图像数据进行检测，可准确判定待操作对象是否正确，检测对象状态是否正确（包括压板/手车/闸刀）。基于深度学习算法的图像识别检测精准率高、检测速度快、模型的泛化性好，可以保证机器人准确完成操作命令，提高了变电站机器人操作的可靠性。

简介：摘要：随着配电自动化的发展，在具体的业务开展中，以电力线通信作为数据通信平台，成本低廉，但是受到配电网特点的影响，在未知的网络拓扑和信道时变之下，使得可靠性下降，没有足够的通信距离。针对这些问题要想解决，只能借助上层通信协议，所以也就提出了自适应的路由算法，以此确保节点间正常路由以及链路修复功能的实现，增加通信距离，确保其可靠性。本文针对电力线通信自适应中继路由算法的相关内容展开具体研究，以供参考。

简介：

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘要：本文深入探讨了机电系统中智能控制与自适应算法优化的关键概念与应用。智能控制通过引入模糊控制、神经网络控制和遗传算法等方法，实现系统的学习与适应，为提高机电系统性能提供新思路。自适应算法以实时监测系统状态为基础，通过参数自动调整，应对工作环境和负载条件的变化，提高系统鲁棒性。文章还强调了智能控制与自适应算法的互补性，通过案例展示二者结合应用在智能制造等领域的潜力。尽管面临挑战，如算法复杂性和系统可靠性，但通过算法改进、硬件优化和跨学科合作，可促进机电系统的智能化发展，推动未来工程实践的创新与进步。

简介：摘要：软件设计的方法分为两种：一种是自底向上法；另一种是自顶向下法。根据井下低压电网的特点，采用自底向上法编写。本装置采用的是ARM公司自主研发的支持ARM7和ARM9的ADS1.2集成开发环境，该开发环境同时提供了对汇编和C、C++语言进行软件开发的支持，利用ARM公司高效的编译器可以实现代码的最大优化。

简介：摘要：本文基于智能算法，针对输变电施工进度进行优化研究。首先分析了当前输变电施工进度管理存在的问题，包括进度计划制定不合理、进度控制不准确等。然后介绍了智能算法在优化问题中的应用优势，以及其在施工进度优化中的潜在价值。接着，提出了基于智能算法的输变电施工进度优化方法，包括进度计划优化、资源调度优化和风险分析预警等。最后，通过实例验证了该方法的有效性和可行性，并得出结论：基于智能算法的输变电施工进度优化方法可以提高工程进度的准确性和效率，为输变电施工管理提供科学决策支持。

简介：摘要：随着全球对清洁能源的需求不断增加，风力发电作为一种可再生能源被广泛应用。风力发电的稳定性和可靠性是影响其大规模应用的关键因素之一。风力发电机组故障是导致系统性能下降和发电能力丧失的主要原因之一。因此，及时预警和修复风力发电机组故障具有重要意义。基于此，本文章对风力发电机组故障预警算法及其优化策略进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：工业锅炉是我国重要热能动力设备，也是能耗和污染大户。为缩小与国际先进水平差距，提高我国工业锅炉整体运行水平，应首先对国内工业锅炉整体运行状况有所掌握。目前，我国许多能效测试机构已开展能效普查，相关测试研究已经开展。开展工业锅炉能效现状分析、能效提升和节能改造是大势所趋，工业锅炉的节能研究作为热点领域，被众多专家学者所关注。通过能效测试方法获得其能耗现状，以此提出节能减排的建议。

简介：摘要：本文旨在探讨基于智能控制算法的机械电气系统优化设计与应用。本文介绍了智能控制算法的概念和原理，探讨了其在机械电气系统中的应用。本文分析了智能控制算法在机械电气系统优化设计中的优势和挑战，并提出了一些解决方案。本文总结了智能控制算法在机械电气系统优化设计与应用中的研究进展和未来发展方向。

简介：摘 要：电力设备故障的发生给电力生产与供应带来了严重的威胁。为了提高电力设备故障识别的准确性和效率，本研究利用深度学习算法建立深度学习网络，对电力设备图像与文本数据进行处理，结合电力设备运行状态及以往检修数据，实现电力设备故障的智能识别。研究结果表明，深度学习算法在电力设备故障识别中具有很高的准确性和效率，可以为电力设备的运行和检测提供便利，促进电力设备故障识别与检测智能化的发展。

简介：摘要：本论文研究基于大数据的电表日自动抄表智能分析算法。通过收集大量电表数据，利用数据挖掘和机器学习技术，提出了一种智能化的电表抄表方法。该方法能够自动识别并提取电表读数，并对数据进行智能分析和统计，实现高效准确的抄表工作。通过实验验证，该算法在准确性和效率方面表现出色，具有广泛的应用前景。本研究为电力行业提供了一种创新的解决方案，能够提高抄表工作的效率和准确性，降低人力成本，并促进电力管理的智能化发展。

简介：摘要:本文旨在研究基于深度学习的电力系统负荷预测算法，以提高电力系统的负荷预测准确性和效率。通过分析当前电力系统负荷预测方法存在的问题，引入深度学习算法作为新的解决方案。具体实施过程中，首先介绍深度学习的基本原理和常用模型，然后构建了基于深度学习的电力系统负荷预测模型，并提出了相应的优化方法。最后，通过实际数据验证了该算法的可行性和有效性。该研究对于提高电力系统的负荷预测精度和优化运行具有重要意义。

简介：摘要：生长育肥猪饲料转化率（Feed Conversion Ratio，FCR）是衡量饲料利用效率的重要指标，在养殖业中具有重要意义。本文通过对生长育肥猪饲料转化率现状的分析，总结了影响饲料转化率的因素，并提出了降低饲料转化率的措施。研究表明，科学合理的饲料配方、定量喂养、改善饲养环境和管理水平、定期监测和评估猪只生长情况以及科学利用饲料添加剂和饲料处理技术等措施可以有效降低生长育肥猪的饲料转化率，提高饲料利用效率，促进生猪养殖的可持续发展。

简介：摘要： 机电设备在各个行业中扮演着重要的角色，然而，设备故障给生产和运营带来了很大的困扰。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习算法的机电设备故障预测与保养策略优化方法。通过收集和分析设备的历史数据，利用机器学习算法构建故障预测模型，并结合保养策略优化技术，实现对机电设备的智能化自动化精密化诊断与保养。实验结果表明，该方法可以有效地提高设备故障预测的准确性，降低故障带来的损失，并优化保养策略，提高设备的可靠性和可用性。

简介：摘要：本文深入探讨了人工智能算法在电气智能工程中的应用与性能优化策略。通过概述常见人工智能算法，包括机器学习、深度学习和强化学习，揭示了它们在电力系统优化和智能设备控制方面的关键作用。性能评估指标、算法参数调优以及混合算法的运用成为提升算法性能的关键步骤。硬件优化，如GPU加速和分布式计算，以及数据预处理与增强，如特征工程和数据增强，被探讨为进一步提高算法效率的有效手段。

简介：摘要：本研究旨在探讨智能算法在电气自动化设备故障诊断中的应用。通过比较传统故障诊断方法与智能算法的效能，研究发现智能算法在准确性和效率方面具有显著优势。实验结果表明，经优化的智能算法能有效提高故障检测的准确率，为电气自动化设备的维护和管理提供了新的解决方案。

简介：摘要：本研究聚焦于电气自控系统中人工智能算法与控制优化的融合研究。首先，概述了电气自控系统的基本原理，强调了系统复杂性与挑战。其次，介绍了人工智能算法，着重于其在电气自控系统中的应用概况及优势。然后，探讨了控制优化方法，包括基础知识和在电气自控系统中的作用。紧接着，深入剖析了人工智能算法与控制优化的融合理论基础，强调了两者优势的互补性。最后，通过案例分析展示了这一融合方法在电气自控系统中的实际应用，为系统性能提升和问题解决提供了新思路。研究认为，这种融合方法在电气自控领域具有广阔的应用前景，为未来电力系统的智能化与高效化发展提供了重要参考。