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题名无线通信技术在智能电网中的应用
被引量：3
- 1
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作者
张珍芬
申富泰
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机构
国网甘肃省检修公司
国网平凉供电公司
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出处
《通信电源技术》
2020年第2期197-198,共2页
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文摘
随着我国科技与经济的不断发展,信息技术等先进技术开始作用于各个领域,推动着各领域的现代化发展。信息通信技术是智能电网中的重要技术,其中无线通信技术的利用最为广泛,它具有低成本、便捷度高、覆盖面积广、灵活性高等优点。智能电网的研究与应用是当前电力公司主要的工作内容之一,既关系着电力企业的发展,更关系着人们的日常工作与生活。因此,加强无线通信技术在智能电网中的应用的研究。
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关键词
无线通信技术
智能电网
低成本
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Keywords
wireless communication technology
Smart grid
low cost
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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题名智能变电站GOOSE通信故障原因分析
被引量：1
- 2
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作者
张珍芬
章晋
岳改革
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机构
国网甘肃省电力公司检修公司酒泉分部
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出处
《通讯世界》
2018年第9期149-150,共2页
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文摘
目前,国内智能变电站数字化技术应用程度最高、实施范围最广的是电力行业内的全球通用标准(IEC61850)中的一种报文传输机制,负责变电站IED间重要实时信号的传输。传统变电站各装置间的通信方式是硬接线,如今被G00SE传输代替,实现了断路器位置、闭锁信号和跳闸命令等实时信息的可靠传输,所以当GOOSE发生通信故障时,会使保护不能正常动作,只有及时、准确地判断出GOOSE通信故障的故障点,才能保证智能变电站安全、稳定运行。
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关键词
GOOSE
通信故障
措施
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分类号
TM762
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于深度学习的电力图像目标自动识别方法
被引量：4
- 3
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作者
张蕾
白万荣
陈佐虎
魏峰
张珍芬
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机构
国网甘肃省电力公司电力科学研究院
甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
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出处
《电子设计工程》
2023年第6期48-51,56,共5页
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文摘
为有效控制电力目标节点处的功率数值下降趋势,避免配电网出现强烈扰动的信号量输出情况,提出基于深度学习的电力图像目标自动识别方法。根据灰度变换法则,处理已获取的图像均值信息,结合颜色还原原理,实现对电力设备图像的增强性处理。根据深度学习理论校正电力图像的目标标签,通过分割边缘特征,得到准确的识别节点匹配结果,完成基于深度学习的电力图像目标自动识别方法的设计与应用。实例分析结果显示,与改进Faster-RCNN型定位方法相比,在深度学习原理作用下,电力目标节点处的功率数值下降量更小,可避免配电信号受到强烈扰动影响,实现对电功率下降趋势的有效控制。
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关键词
深度学习
电力图像
目标识别
均值信息
目标标签
边缘特征
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Keywords
deep learning
power image
target recognition
mean value information
target tag
edge features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名电力设备维护过程中的安全管理
被引量：2
- 4
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作者
章晋
张珍芬
任灵
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机构
国网甘肃省电力公司检修公司酒泉分部
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出处
《科技创新与应用》
2018年第31期172-174,共3页
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文摘
电能是我国经济发展的基础,而电能通过电网进行输送,所以电力设备维护和维护过程中的安全管理决定着电网是否安全稳定运行。运维工程中疏忽任何一个环节或者发生误操作行为,都有可能引起重大事故,将会严重影响工厂生产、居民起居、道路交通,造成的经济损失无法估量,所以在平时运维工作中,要加强运维工作的安全管理,以确保电网安全稳定运行。
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关键词
电力设备维护
安全管理
措施
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Keywords
power equipment maintenance
safety management
measures
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名浅谈电力大数据在电网建设中的运用
被引量：3
- 5
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作者
马俊明
张珍芬
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机构
国网白银供电公司
国网甘肃省检修公司
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出处
《中国新通信》
2020年第1期99-99,共1页
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文摘
随着近些年来信息技术的迅速发展和电网建设的突飞猛进,大数据与电力系统相结合,为电力企业的运营做出了极大地贡献。本文在阐述电力大数据具体分类以及特征的基础上,对电力大数据在电网建设中的具体应用进行了总结。希望本文的研究,能够为电力大数据在电网建设中的更广泛应用,提供一定的理论支持。
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关键词
电力大数据
电网建设
应用
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分类号
TM727
[电气工程—电力系统及自动化]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于模糊遗传算法的融媒体平台敏感词鉴别方法
- 6
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作者
陈佐虎
刘少博
彭振国
张珍芬
陈丽
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机构
甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
国网甘肃省电力公司互联网事业部
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出处
《电子设计工程》
2023年第14期187-190,195,共5页
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文摘
目前使用的敏感词识别方法不能得到全局最优解,导致查全率和查准率较低,为此,提出了基于模糊遗传算法的融媒体平台敏感词鉴别方法。部署融媒体平台架构,在该架构上初始化敏感词群,通过计算个体适应值,统计个体被选择的累计概率,选择分配的敏感词个体。经过模糊遗传算法的个体均匀交叉、非均匀变异处理后,使用优化敏感词定性结构判断准则,完成敏感词定性结构处理。构建词语敏感性判断公式,划分敏感等级,消除文本长度对词语敏感程度的影响。确定位置信息集合,划分敏感性词位置,确定敏感程度。通过实验验证结果可知,该方法查全率和查准率趋近于稳定状态,均超过90%,具有精准鉴别效果。
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关键词
模糊遗传算法
融媒体平台
敏感词鉴别
交叉
变异
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Keywords
fuzzy genetic algorithm
fusion media platform
sensitive word identification
cross
variation
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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