简介：故障现象：一台康力CE-5468—5彩电，有时收看正常，有时在收看中不定时出现蓝屏故障，同时伴音消失，且故障发生频率越来越高，原来一天发生一次，且时间短暂，后来一天发生多次。

简介：摘要：铁路隧道裂缝会影响隧道的结构稳定性和运营安全，裂缝病害的自动化检测亟待解决。传统的人工巡检方法自动化程度较低，检测效率低下，无法满足大规模隧道的快速检测需求。针对这一问题，提出了一种基于YOLOv7网络的铁路隧道裂缝检测方法，并在自建的铁路隧道裂缝数据集中进行模型训练和参数调优。实验结果表明，YOLOv7模型的F1分数、AP分别为84.49%、85.19%，相比于YOLOv5和Faster RCNN对比模型分别提高了3.97%、3.83%，5.69%、5.43%。YOLOv7模型综合性能最优秀，适用于铁路隧道工程的裂缝检测任务。

简介：摘要：为了促进电网在安全、稳定运行的同时，提升其调度和控制效率，引入了深度学习技术，并通过实验验证了这一技术应用后电网调控系统得到了优化。除此之外，若将深度学习以及相关人工智能手段应用到电网运行当中能够进一步促进电网调度可靠性的提升，并替代传统人工调度，实现电网的智能化建设和发展。

简介：摘要：随着工业自动化的快速发展，电机在生产过程中扮演了至关重要的角色，因此电机故障的检测与诊断显得尤为关键。近年来，深度学习技术由于其出色的特征提取和自我学习能力在许多领域得到了广泛应用。本文主要介绍了基于深度学习的电机故障检测与诊断方法。首先，对深度学习的基础知识进行了分析，其中包括深度学习的定义、特点和常见模型，如CNN、RNN和AE。同时，强调了数据准备与预处理在深度学习中的重要性。接着，深入探讨了深度学习在电机故障检测中的具体应用，包括采集电机的工作数据与故障数据，以及特征提取与表示学习的重要性。并对比了不同深度学习模型在电机故障识别中的表现。最后，探索了深度学习模型在电机故障预测中的应用。本文旨在为电机故障检测提供一个新的、高效的方法。

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：摘要：电力设备的故障对能源供应和工业生产等领域具有重大影响，因此准确快速地诊断电力设备故障显得尤为重要。传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验和规则，存在主观性和不确定性。而基于深度学习的方法在电力设备故障诊断领域具有广阔的应用前景。该方法通过构建复杂的神经网络模型，可以自动从大量的数据中提取特征并进行故障诊断。本文旨在探索基于深度学习的电力设备故障诊断方法，以提高诊断准确性和效率，为电力行业的可靠运行和维护提供支持。

简介：摘要：输电线路作为国家电网基础设施建设的重要一环，保障其运行的安全稳定，不仅关系到电力系统的有效运行，更关系到国民经济的持续健康发展。随着电压等级的不断提高，输电线路巡检工作的重要性日益突出。为提高输电线路巡检效率，目前国家电网已大范围采用无人机对输电线路进行巡检。但在巡检过程中，关键部件是否出现故障，需要利用深度学习图像识别技术对无人机巡检采集到的海量图像数据进行离线分析来判断，这一巡检方式虽然识别精度较高，但由于数据采集与检测相分离，因而造成了发现故障的滞后性，因此研究满足边缘计算的关键部件检测算法，在无人机巡检采集图像过程中进行实时的检测是十分必要的。

简介：摘要：输电线路故障预测是保障能源系统安全稳定运行的重要任务。本论文旨在基于深度学习方法研究输电线路故障预测，以提高故障检测准确性和时效性。针对题目的背景和目的，本研究采用了深度学习技术，并结合大量实际数据进行分析和实验，设计了一套有效的输电线路故障预测方法。实验结果表明，该方法在故障预测方面具有较高的准确性和可行性。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

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：

简介：摘要安保系统同人脸检测和定位相结合，形成视频安保系统，其有着更强安全保护作用，更加直接和友好，能更加方便使用在各个安防设施中。本文中以人脸快速检测激素为切入点，详细分析在视频安保系统中的应用，推进安保行业快速发展。

简介：摘要：本文旨在对适应新型电力系统的电力市场力风险特征进行分析，并提出相应的识别技术。通过综合考虑不同参与主体和市场机制的特点，我们深入研究了电力市场力风险的内在特性，包括需求侧风险、供给侧风险和运行侧风险。基于对这些风险特征的深度解剖，我们提出了一种创新的识别技术，以应对新型电力系统中的市场力风险问题。

简介：摘要：智能配电网运维技术在电网工程的各个方面应用广泛，且随着科学和社会的不断进步，实现配电网故障的远程监测和准确定位。但在应用过程中，仍然存在改进创新空间。这需要相关工作人员加深对智能配电网运维技术的认识和了解，结合电力工作实践，不断创新优化技术性能、技术方式和技术应用条件，促进我国电气工程事业的高效和稳定发展。

简介：摘要

简介：

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：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。