电力设备故障

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基于计算机视觉技术的电力设备故障检测与诊断
《计算机应用文摘》2025年第9期107-109,共3页谢继冉 孙汉林 张世伟 
随着电力系统规模的持续扩大,确保电力设备安全稳定运行显得尤为重要。与传统检测方式相比,基于计算机视觉技术的电力设备故障检测与诊断方法具有显著优势,在电力行业得到了广泛应用。文章深入探讨了计算机视觉技术在电力设备故障检测...
关键词：计算机视觉技术 电力设备故障检测 诊断 
基于提示学习的电力设备故障多谱段融合识别方法
《西北工业大学学报》2025年第2期410-417,共8页姚一杨 杜泽星 周果清 王庆 
国家电网公司总部科技项目(5700-202019186A-0-0-00)资助。
针对单谱段图像在电力设备故障识别中的局限性,提出了一种基于提示学习(prompt learning)的多谱段融合识别方法。为提升大模型对电力设备故障的识别精度,设计了基于红外图像和紫外图像的可训练提示(prompts),这些提示作为可训练部分用...
关键词：提示学习 多模态融合 电力设备 故障识别 
多模态数据融合下电力设备故障检测方法研究
《电力设备管理》2025年第5期127-129,共3页严冬 
随着传感器技术及数据采集能力的提升,多模态数据广泛用于提高故障检测的准确性和效率。多模态数据融合利用来自电力设备的多种监测信号,通过算法处理形成对设备状态的全面判断,从而实现更为精确的故障预测和诊断。本文介绍了多模态数...
关键词：多模态数据融合 电力设备 故障检测 
火电厂锅炉辅机设备故障诊断与维护技术研究
《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第2期180-183,共4页阮富城 
火电厂锅炉辅机设备是发电生产过程中关键的组成部分,其稳定运行对于整个火电厂的安全与效率至关重要。本次研究针对火电厂锅炉辅机设备常见的各类故障,提出了实用有效的诊断与维护技术。研究过程中,我们首先分析了火电厂锅炉辅机设备...
关键词：火电厂锅炉辅机设备 故障诊断 维护策略 系统工程理论 电力设备故障诊断与维护 
基于边缘计算的电力设备故障检测与维护系统研究
《通信电源技术》2024年第23期61-63,共3页刘文瑞 
为解决电力设备故障检测与维护问题,文章基于边缘计算技术构建电力设备故障检测与维护系统,包括系统架构、边缘节点模块、实时故障检测模块、故障诊断分析模块以及维护任务调度模块,实现了电力设备运行状态的诊断和维护。实验结果表明,...
关键词：边缘计算 电力设备 故障检测与维护 
基于智能感知与AR的电力设备故障检测识别技术
《信息技术》2024年第12期136-140,148,共6页李建路 朱珠 李柯 王振乾 盘晴 
南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司科技项目(022100KK52190003)。
针对运检人员难以及时作出判断并进行维修的问题,将增强现实(Augmented Reality,AR)和深度学习相结合,设计了一种基于AR-OP-CNN-GRU的电力设备故障检测模型。基于AR技术从数据层、服务层和应用层构建出电力设备故障整体诊断模型,再利用...
关键词：智能感知 增强现实 检测识别 卷积网络 门控循环单元 
基于D-S证据理论信息融合的电力设备故障诊断研究被引量：1
《现代工业经济和信息化》2024年第12期280-282,共3页李昊 
传统的故障诊断方法在处理电力设备故障的复杂性和不确定性方面存在局限性。基于此,对BP网络、PNN概率神经网络等四种常见的神经网络模型进行了对比研究,以变压器绝缘故障诊断为例,对比了其在故障诊断准确率方面的优劣,发现PNN概率神经...
关键词：神经网络模型 故障诊断 D-S证据理论 信息融合 
基于5G的新能源电力设备故障诊断系统设计研究
《通信电源技术》2024年第23期13-15,共3页沈传鑫 
设计了一种基于5G的新能源电力设备故障诊断系统,以提升设备运维效率和电力系统稳定性。通过集成高精度传感器、边缘计算以及深度学习算法,系统实现了对新能源电力设备的实时监测与精准故障诊断。实验结果表明,该系统在诊断准确率、诊...
关键词：5G 新能源电力设备 故障诊断 边缘计算 
电力设备故障诊断与自动化维护方法分析
《电力设备管理》2024年第21期25-27,共3页张璐 
电力设备的稳定性和可靠性,直接影响到整个电网的安全运行。本文针对电力设备传统故障诊断与维护方法存在的精度低、响应慢等问题,分析了基于人工智能的智能故障诊断技术,讨论了自动化维护系统的架构与功能模块,并且提出了一种电力设备...
关键词：电力设备故障 智能故障诊断 自动化维护 电力系统 
基于联合匹配滤波与深度神经网络的电力设备故障声学定位方法
《广东电力》2024年第11期64-71,共8页曾彦超 郑耀华 金仲铂 李玟璇 李梓玮 陈西 袁超 
广东电网有限责任公司科技项目〔031200KC23030007(GDKJXM20230277)〕。
电力设备故障声学定位面临严重的背景噪声干扰,导致波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度和实时性不佳,故障定位性能受限。对此,提出一种基于匹配滤波器和深度神经网络(match filter-deep neural networks,MF-DNN)的DOA估计技术...
关键词：故障定位 波达方向估计 匹配滤波器 深度神经网络 低信噪比 
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