分辨率

报告指出，我国能源分配不均衡，东部能源需求大，西部能源丰富，因此由西向东，由南向北的大范围输电成为一个重要的国家战略需求，也因此带来了大量的输电走廊环境监测及线路本体监测的需求。随着我国北斗卫星，高分辨率遥感卫星系统的成功建设，利用卫星遥感技术可以开展输电走廊的山火，覆冰，灰霾，地质灾害，洪水等环境灾害监测，利用时间序列数据可以发现线路本体的一些灾害问题，如铁塔变形，导线弧垂，线下植被高度，导线舞动等。

文章针对监测装置现场取电难的问题,为智能电网盲区和多事态区监测提供解决方案。本研究设计并实现了一种可用于电网智能感知的光纤光栅传感系统,由多参量的光纤光栅传感器和解调仪组成,该解调仪采用可调谐激光器作激发光源,以20×70×90mm的微型体积,实现2W的低功耗。系统解调仪最多可容纳4通道光纤光栅传感器,重量小于500g,分辨率为0.5pm,精度±2pm,测量频率可达100Hz,光信息可通过电力通讯光缆传输,满足多数电网设备监测需求。该传感系统功耗低、体积小,可实现多参量监测,完全满足智能电网现场供电和通讯难、事态多发的监测需求。

精准、高效地辨识故障行波波头是故障测距的主要难点之一，而故障点反射波波头的有效识别则是单端故障行 波自动测距的关键依据于合理短窗截取的故障电流行波波前具有陡斜直线的特征，采用Hough变换直线检测的方法，通过 前几个行波波头的时间间隔和不同分辨率下初始浪涌突变斜率相关性来校验故障点反射波辨识的有效性，来对故障行波 初始波头和故障点反射波进行初定位，再采用小波分析法，对故障行波波头进行精确定位，提出了一种新的故障行波波 头识别方法实验结果表明，该方法能更准确的标定故障行波波头时刻，有效地提高单端行波故障定位的准确性。

佐航BYQ3320PK变压器直流电阻测试仪是集三相测试（ Yn ，Y 、△）和消磁功能于一体的新一代快速测试仪，是测量大型电力变压器直流电阻的理想设备。屏幕采用真彩色高分辨率工业显示屏，全触控操作，具有中文菜单提示功能，操作简便直观，测试速度快，准确度高，量程宽。

　　一、技术（产品）总体描述； 　　自追踪式驱鸟巡检机器人，具备自主导航、建立地图、路径规划、自主避障和高精度定位等功能。驱鸟巡检机器人采用基于图像分析、声音、雷达探测等多种鸟类活动识别技术，利用激光驱鸟、定向超声波驱鸟等驱鸟措施实现对鸟类的驱离。同时，驱鸟巡检机器人可通过自主巡检、任务巡检的方式对变电站内的鸟类进行主动探测和驱赶，有效解决鸟害对电网稳定运行的影响。 　　二、主要功能及优势分析； 　　1）产品模块化，易于维护； 　　2）采用先进的3D激光导航技术和视觉惯性导航技术，实现精准定位及避障； 　　3）基于视觉识别技术及电扫雷达阵列的探驱一体化综合驱鸟系统; 　　4）计划巡检、定时巡检、特殊巡检结合，保证大范围、无遗漏执行巡检任务； 　　5)具有多级权限，可以远程登录、访问、配置、管理和自启动等能力； 　　6)可接入综合生产管理系统（PMS）,实现巡检机器人集中优化控制和统一调度。 　　三、技术性能指标； 　　外形尺寸：1300mm*1000mm*800mm 　　重量:170Kg 　　行走速度：≥0.8m/s 　　自主导航定位精度：±1cm 　　爬坡能力：20° 　　越障能力：80mm 　　涉水深度：100mm 　　图像分辨率：1920×1080P 　　可见光相机光学变焦倍数：≥30倍 　　云台性能：垂直范围：±90° ；水平范围360° 　　输入电源：AC220V±20%，50Hz 　　续航时间：8h 　　驱动方式：四轮驱动 　　四、应用领域 　　变电站

配电网的运行风险识别对应急供电、电力系统运行维护、扩容等具有重要指导意义。由于配电网运行条件复杂、数据测量不充分、数据无标记和数据不平衡等问题,给传统的基于逻辑判断的配电网风险识别方法带来了挑战。文章从线路侧跳闸预警、营销侧宏观预测两方面着手,提出了一种综合识别配电网运行态势的风险识别框架。首先设计了一种基于双重相似性机制的配电跳闸风险识别方法,通过基于K-means的矩阵剖面(matrix profile)重构运行模式并衡量运行模式的相似性,基于时序高分辨率连续测量的优势进行风险识别;同时,提出了一种基于权重自适应配置的配电营销宏观预测算法。以中国某南方城市地区配电网的生产数据为基础,对各种风险事件进行了预测与识别,验证了算法的效果优于传统的配电网风险识别方法。

针对低分辨率电力设备热成像图像，提出一种基于改进边缘注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法。首先，在边缘注意力的基础上，引入通道注意力和位置注意力的双注意力模块(dual attention, DA)，捕获特征图不同位置间和不同通道间的依赖关系，并将两组依赖关系进行融合，以加大全局信息的提取程度。然后针对参数修正线性单元激活函数(parametric rectified linear unit, PReLU)对网络中神经元进行无差别激活，导致网络特征表达能力受限问题。采用改进自适应控制激活函数替代PReLU函数，在辨识有效特征的基础上，对神经元进行选择性激活，以强化有效特征、弱化无效特征，提升网络的自适应激活能力和特征表达能力。最后对所提改进边缘注意力生成对抗网络模型(edge-attention generative adversarial network, EA-GAN)进行实验验证。结果表明，与BiCubic双三次插值模型和原EA-GAN模型边缘注意力生成对抗网络模型相比，所提改进模型网络性能最好，重建图像质量最高，客观评价指标峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)均值、结构相似性(structural similarity, SSIM)均值和均方误差损失(mean square error loss, MSE-loss)均值最优，在电力设备红外图像重建领域普适性较高，具有一定的工程应用价值。

简要介绍了新型电力系统概念与特征，学习与深度学习，详细分享了基于图神经网络的新型电力系统超分辨率量测、基于微分神经网络的新型电力系统动态建模、基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制、基于强化学习的新型电力系统优化调度，以及适用于新型电力系统的人工智能训练和应用平台。

目前电力系统生产过程中存在的主要问题有两个方面，一是目前的安全监督模式，主要采取在作业现场增设安全监督人员进行监督。受人力资源限制，安监人员对作业现场无法做到监督的全覆盖。通过制度规范后，将作业风险分为特高风险、高风险、中风险、低风险及可接受风险，结合安监人员现状以及保障体系的安全管理人员后，按照分层分级的管控原则，勉强可以做到对高风险的作业现场监督的全覆盖，对中风险的作业方案管控全覆盖。但通过历年来配网人生死亡事故来看，很多配网事故、事件是发生在低风险的作业中，如“海南电网公司保亭供电局“4.23”配网运维人员触电死亡事故”、“广西电网公司桂林供电局“5.7”配网人员触电重伤事故快报”;二是随着变电站自动化、无人值班化的进程，设备监控监视、设备巡视、设备查看显得很重要，目前的运行方式已经无法满足快速达到现场、专业人员现场查看、快速开始实现解决方法等要求。普洱供电局管辖的范围大设备资产多，最远的变电站距离思茅城区近9个小时的车程，故障情况下要达到快速查看、快速处理的难度大。我单位研究并应用了“现场作业智能管控安全帽研制”项目成果，相较于其他类似产品创新点在于集成装置的小型化、轻量化和低功耗设计。安全帽上附件的重量不超过30g，续航能力大于10小时，成像分辨率达到高清1080P。从根本上解决了安全监督资源不足或分配不合理的间题。通过广泛应用本项目设备，通过后台诊断及指挥，故障设备将更快恢复送电，缩短了空间距离、节省了时间，减少了对用户停电时间;用于现场作业管控，减少了派车，避免了交通安全风险;2017年度通过我局基层单位的使用，对比以前的操作规范，零违规带来了人身安全零事故，产生良好的社会效益。

TM-LIDAR-16是一款16线机械式激光雷达，最大探测距离是150米，垂直可视范围是30°，水平可视范围为360°，垂直角度分辨率为2°。