简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着科技的进步和社会的发展，电力系统在人们生活中的作用越来越重要。然而，电力系统的稳定性和可靠性对人们的生活、工业生产等方面都有着至关重要的影响。因此，对电力系统的预测和分析变得尤为重要。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，已经在许多领域取得了显著的成果。在电力系统预测中，深度学习也展现出了其独特的优势。本文主要探讨了深度学习在电力系统预测中的应用，并对相关技术进行了详细的分析和综述。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）正在成为电气工程领域的重要技术推动力。这些技术的应用不仅提高了电气系统的智能化水平，还优化了设备的性能和维护效率。本文探讨了AI和ML在电气工程中的主要应用，包括智能电网管理、设备预测维护和能源优化等方面。通过案例分析和技术讨论，本文旨在揭示这些技术如何推动电气工程的发展，并提供实际应用中的挑战和解决方案，以期为未来电气工程的创新提供参考。

简介：摘要

简介：摘要：本文讨论故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用，通过构建故障树模型，分析系统故障的成因与演变过程，提出针对性的故障诊断与预防措施。首先，阐述故障树分析法原理及特点，分析电厂热工自动化系统存在的主要故障类型，并研究故障树分析法在电厂热工自动化检修中的应用。

简介：摘要：随着全球对环境保护意识的增强和，石灰石膏法烟气脱硫技术的应用将更加广泛，技术创新和工艺优化将进一步提高该技术的脱硫效率和经济性，为实现清洁能源和可持续发展目标提供有力支持。基于此，本文首先简要分析石灰石膏法烟气脱硫技术的原理，随后详细阐述石灰石膏法烟气脱硫技术在大气污染治理中的应用，以供相关人士交流参考。

简介：摘要：本文基于某燃煤电厂脱硫废水零排放膜法工艺实际应用案例，首先对其工艺流程进行描述，然后分别从运行设备、运行出力、运行成本方面进行实际运行情况的问题描述与分析，最终结合实际情况及外出现场调研情况，确定改造工艺路线。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：为了提高光伏发电设备的可靠性和效率，本文从机器学习算法应用的角度切入，探讨了光伏系统常见故障类型及其诊断方法。文章详细阐述了监督学习、无监督学习和深度学习算法在故障诊断中的应用，并提出了数据采集、预处理、模型训练和评估的系统性策略。通过引入多模态学习、不确定性量化和可解释性分析等创新方法，旨在构建一个智能、高效的光伏故障诊断系统，为实现预测性维护和智能运维提供理论基础和技术支撑。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的电力系统故障预测与诊断方法。首先，介绍了电力系统故障预测与诊断的背景和意义。接着，详细阐述了深度学习的基本原理。然后，提出了一种基于深度学习的电力系统故障预测与诊断模型，并对其进行了详细的描述和分析。最后，通过实验验证了所提模型的有效性和优越性。结果表明，该模型能够准确地预测和诊断电力系统中的故障，具有很高的实用价值。

简介：摘要：电气继电保护技术在电力系统中扮演着至关重要的角色。然而，传统的继电保护技术存在一些问题，如准确性和效率方面的局限性。深度学习技术的出现为故障预测与诊断带来了新的机遇，其在数据处理和模型训练方面具有独特优势。本文提出了基于深度学习的电气继电保护故障预测方法，通过数据准备、特征提取和模型设计，实现了更精准的故障预测与诊断。未来，深度学习在电气继电保护领域的发展将面临挑战，但也将带来更多的技术创新与应用前景。

简介：摘要：电力系统故障诊断是保障电网安全稳定运行的关键，传统的故障诊断方法存在效率低、准确性不高等问题，机器学习技术以其强大的数据处理和模式识别能力，为电力系统故障诊断提供了新的解决方案，综述了机器学习在电力系统故障诊断中的应用现状，重点介绍了基于支持向量机、人工神经网络和决策树等算法的故障诊断方法，讨论了机器学习在电力系统故障诊断中面临的挑战和未来的研究方向。

简介：摘要：深入探讨了光伏电站运维管理中的关键挑战与技术创新，特别是在数据获取与处理、模型选择与优化、以及实时处理与决策支持能力方面的复杂性与变化性。通过构建高效数据预处理框架、实施多模型融合与自适应优化策略，并强化实时处理与决策支持系统的设计与实现，提出一套综合性的解决方案，以应对光伏电站运维管理中日益增长的复杂性与不确定性。

简介：

简介：摘要：本文研究了在智能电力系统中利用机器学习技术进行负荷预测与优化控制的方法。提出了基于历史数据和模型算法的负荷预测模型，通过数据分析和处理，实现了对未来电力负荷的准确预测。结合优化算法，针对预测结果进行电力系统的优化控制，包括负荷均衡、设备调度等方面的优化，提高了电力系统的效率和稳定性。本文通过实际案例验证了所提方法的有效性和实用性，对智能电力系统的发展具有重要的理论和应用价值。

简介：摘要：电气设备在工业生产中的重要性不可忽视，然而，故障的发生可能导致生产中断和设备损坏。本研究旨在通过深度学习方法，实现电气设备故障的准确诊断与预测。通过对设备运行数据进行深入分析和学习，建立基于深度学习的模型，提高故障检测的精度和效率。本文通过探索电气设备中基于深度学习的故障诊断与预测方法，为提升设备可靠性、降低维护成本提供了新的途径。

简介：摘要：随着电气自动化技术的飞速发展，电气设备在现代工业、交通、能源等领域扮演着至关重要的角色。电气设备的可靠运行直接关系到整个系统的稳定性和安全性。然而，由于电气设备运行环境复杂、工作条件恶劣，其故障率相对较高，给企业的生产运营带来巨大风险。传统的电气设备状态监测及故障诊断方法主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方法不仅耗时耗力，而且难以发现早期故障。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。近年来，深度学习在电气设备状态监测及故障诊断中的应用也逐渐受到关注。本文将探讨深度学习在电气设备状态监测及故障诊断中的具体应用方法，以期为电气设备的智能化运维提供新的思路。

简介：摘要：目前，我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置（PMU）为代表的高精度量测装置，可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时，PMU主站存储了电网大量历史运行数据，为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型，以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力，能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练，避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制，本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。