导读:本文包含了电力设备论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:电力设备,电力,安新,智能,故障诊断,模型,状态。
电力设备论文文献综述
庞彦娟,王思[1]（2019）在《河北南网雄安“储检配”一体化中心库开始综合调试》一文中研究指出本报讯 12月26日，河北南网雄安“储检配”一体化中心库完成立体货架堆垛机、输送线安装，并接通电源。该中心库设备全部安装完成，进入综合调试阶段，预计2020年上半年投入使用，为雄安新区电网建设提供一站式服务、一体化联动。在雄安“储检配”一体化中心(本文来源于《国家电网报》期刊2019-12-31）
杨江,赵伟哲[2]（2019）在《电力设备状态监测与故障诊断》一文中研究指出为了使人们能够正常生产,必须定时监测电力系统设备是否存在故障。监测电力设备过程中,应侧重设备的状态、故障诊断这两个方面。本文将电力系统设备作为研究对象,对其状态检测、故障诊断进行分析,呼吁人们必须对设备故障诊断引起重视,确保故障诊断工作能够顺利开展。(本文来源于《科技风》期刊2019年34期）
马宏伟,崔昊杨,郭文诚,霍思佳,葛晨航[3]（2019）在《计及距离修正的电力设备紫外放电区域提取研究》一文中研究指出紫外局部放电检测是电力设备绝缘缺陷带电检测中的一种新兴技术手段,通常用光子数表征放电强度,然而该参量受观测距离和探测器增益等外部环境的影响,探测结果往往存在很大误差。为更准确地对紫外放电进行量化分析,提出基于改进GAC模型的有效放电区域提取方法。通过对LBF模型的能量函数进行归一化处理以代替原来GAC模型的边缘停止函数,实现对紫外图谱放电区域的提取;采用前景信息像素点统计的方式获取放电光斑面积参数;最后通过光斑面积的距离修正实验验证所提方法的可行性,结果表明该方法不仅可以快速定位放电点,而且能准确地对紫外放电进行量化分析,具有良好的自动化性能。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
刘健[4]（2019）在《基于智能视频的电力设备状态诊断技术研究》一文中研究指出电力设备运行过程中发生故障过渡过程短暂,后果严重。为防止意外事故造成电力设备损坏,并引起停电现象,本文研究一种智能视频技术,运行过程中,动态监视电力设备,通过对电力设备的运行工况的动态监测及时发现设备隐患,以保证电力设备和电网的运行安全。(本文来源于《科技风》期刊2019年33期）
张鹏,王玮,赵德伟,司晓峰[5]（2019）在《基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建》一文中研究指出针对电力系统调度员在OMS调度日志中记录的电力设备缺陷数据繁杂,冗余等问题,提出了一种基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建新方法。首先在分析电力设备缺陷文本数据的基础上,对集合样本进行标签化处理,以电力调度员的录入缺陷数据及运检人员在现场实际发现的缺陷数据为输入,运用改进的聚类算法对电力设备缺陷标签进行了定义及归类,最后结合构建的文本预处理模型以及卷积神经网络分类器,对电力设备缺陷文本进行了分类,并根据分类文本构建了电力设备缺陷的用户画像系统。实验结果表明,该方法有效的解决了电力调度员标签语义化问题,将需要调度人员关心的设备缺陷信息进行智能提取,实现了从PMS系统所有缺陷数据中自动推荐调度员关心的缺陷。(本文来源于《科技风》期刊2019年33期）
江秀臣,罗林根,余钟民,傅晓飞,盛戈皞[6]（2019）在《区块链在电力设备泛在物联网应用的关键技术及方案》一文中研究指出随着泛在电力物联网(ubiquitous power internet of things, UPIoT)的建设,将有亿级海量终端设备接入系统,给基于传统中心化分布式网络结构的电力设备泛在物联网带来巨大的挑战。为此,首先分析了泛在电力物联网在网络结构、信息安全、隐私保护、通信壁垒和多主体协同中存在的问题。然后利用区块链思维将区块链技术与物联网(internet of things, IoT)相结合,提出了基于区块链的电力设备泛在物联网建设方案,并重点阐述了在物联网区块链应用中的分区并行高通量联盟链、跨链通信、共识算法、智能合约、加密算法和数据压缩等关键技术。最后讨论了区块链与电力设备泛在物联网融合创新的发展趋势。区块链技术的发展势必深刻影响到社会的方方面面,论文的研究成果可为区块链在电力物联网的应用和实践提供参考。(本文来源于《高电压技术》期刊2019年11期）
兰依,石敏,耿昌易,何春[7]（2019）在《智能机器人在电力设备故障诊断中的运用》一文中研究指出本文将首先阐述智能机器人传感系统、智能控制、导航系统及交互系统几方面的基本结构,之后详细分析了电力系统故障诊断中智能机器人的应用方式。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
张陵,常喜强,高宝琪,王学民,王志远[8]（2019）在《基于最优鉴别特征的电力设备铭牌图像边缘纹理数据识别》一文中研究指出为解决电力纹理图像精准识别率低下的问题,提出基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法。在电力模糊图像的最优特征鉴别子集中,通过计算提取复杂度的方式,统计图像纹理的邻类参量,完成基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理参量提取。在此基础上,利用边缘神经网络中电力图像节点的分布情况,计算智能平滑参数,并根据现有模糊图像的具体数量,对识别流程进行完善创新,实现新型智能识别方法的搭建。与现有识别手段相比,应用基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法后,横波、纵波电力纹理图像识别准确率的最大值均超过90%,精准识别率低下的问题得到有效解决。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
代杰杰,滕莹冰,龚越明[9]（2019）在《基于区间集聚类分析的电力设备状态异常检测方法》一文中研究指出泛在电力物联网背景下,电力设备多源信息复杂相关性与状态关联性亟需研究。该文运用大数据技术和区间集理论,深度挖掘电力设备大量数据信息中的内在联系与变化规律,运用基于密度的聚类简化多维数据间的联系,提出了基于区间集理论和密度聚类的状态异常检测模型及方法。最后,将其应用于电力公司提供的变压器状态评估实例中,结果表明该方法能快速有效地检测出电力设备的状态异常,可作为电网故障检修的决策依据。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2019年11期）
李贺,顾潇[10]（2019）在《电力设备温湿度控制系统研究》一文中研究指出本文中的设计主要针对各用电企业及部分环境较为潮湿的作业场所研发设计的提供电力设备温湿度控制与监测的系统。该作者对此电力设备温湿度控制系统的设计主要借助了单片机与数字PID控制系统,同时由控制、执行以及检测环节叁部分共同构成。此外,借助89C系列为中心研发设计的温湿度控制装置,拥有十分稳定可靠的性能,其除了能够被用于电力企业外,对那些温湿度需求较为严格的库房粮仓等场所同样非常适宜。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年22期）
电力设备论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了使人们能够正常生产,必须定时监测电力系统设备是否存在故障。监测电力设备过程中,应侧重设备的状态、故障诊断这两个方面。本文将电力系统设备作为研究对象,对其状态检测、故障诊断进行分析,呼吁人们必须对设备故障诊断引起重视,确保故障诊断工作能够顺利开展。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电力设备论文参考文献
[1].庞彦娟,王思.河北南网雄安“储检配”一体化中心库开始综合调试[N].国家电网报.2019
[2].杨江,赵伟哲.电力设备状态监测与故障诊断[J].科技风.2019
[3].马宏伟,崔昊杨,郭文诚,霍思佳,葛晨航.计及距离修正的电力设备紫外放电区域提取研究[J].现代电子技术.2019
[4].刘健.基于智能视频的电力设备状态诊断技术研究[J].科技风.2019
[5].张鹏,王玮,赵德伟,司晓峰.基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建[J].科技风.2019
[6].江秀臣,罗林根,余钟民,傅晓飞,盛戈皞.区块链在电力设备泛在物联网应用的关键技术及方案[J].高电压技术.2019
[7].兰依,石敏,耿昌易,何春.智能机器人在电力设备故障诊断中的运用[J].电子技术与软件工程.2019
[8].张陵,常喜强,高宝琪,王学民,王志远.基于最优鉴别特征的电力设备铭牌图像边缘纹理数据识别[J].自动化与仪器仪表.2019
[9].代杰杰,滕莹冰,龚越明.基于区间集聚类分析的电力设备状态异常检测方法[J].电力信息与通信技术.2019
[10].李贺,顾潇.电力设备温湿度控制系统研究[J].中国设备工程.2019
论文知识图
