中电联发布电力机器人及无人机巡检专业培训评价标准制修订计划
在“碳达峰、碳中和”的目标下,我国电力行业供给结构、技术研发与设备运维投入不断加大。智能巡检技术作为电网设备运行和维护的重要手段,对电力巡检作业人员技能水平提出了更高的要求,如何培养“能巡会检”的复合型人才是摆在电网企业和培训机构面前的重要课题。
自主化核设计软件包PCM研发与应用
CGN目前使用法国AREVA公司的堆芯设计软件包SCIENCE进行工程设计和运行技术支持。这套软件在技术上做了很多的限制,带来了一些重大问题,如:1)软件仅允许用于中国境内的民用反应堆设计,限制中国核电在全球核电市场的发展;2)软件核心原理未知,导致工程设计领域的关键技术没有掌握,制约中国在反应堆设计中的突破和创新;3)软件支持的反应堆堆型有限,仅限于某些特定的压水堆堆型的特定运行模式。为解决制约中国核电设计技术发展的瓶颈,追切需要研发自主知识产权的堆芯设计软件,摆脱核电设计领域对国外的依赖。为此,CGN决定开发具有完全自主知识产权的堆芯设计软件包PCM。 PCM软件包完全自主开发,从根本上解决了反应堆堆芯核设计软件的知识产权问题,申请了4个软件著作权,通过了中国核能行业协会的科技成果鉴定,获得了际可强院士等行业内专家的好评,并在以下方面实现了创新:1)在国内首次完成以特征线法为求解器的组件计算(PINE)与使用微观燃耗方法的堆芯计算(COCO)相结合的综合技术研发,可以给出高精度的少群截面并充分考虑堆芯的燃耗历史效应,具有国际领先的技术水平;2)在国内首次自主研发出具有自主知识产权的通量图分析程序MAPLE,并应用于工程实践;3)在国内首个完成核设计软件包系统的不确定度分析,建立不确定度分析方法,相关不确定度因子可应用于反应堆工程设计,达到国际先进水平。 此外,PCM软件包是在如下方面和国际同类专业软件具有类似的先进特征:1)先进组件燃耗处理方法;2)采用粗网有限差分技术和并行加速特征线法输运计算;3)采用解释器方法,方便堆芯计算各个功能实现;4)采用薄板样条函数(TPS)重构技术。
基于深度学习的设备缺陷识别算法优化及应用
当前,基于深度学习目标检测技术的设备缺陷识别已经在变电站远程智能巡视中得到广泛应用,本报告先总体概述基于深度学习目标检测的技术发展路线图;其次通过对不同类别和场景设备缺陷识别算法的深度分析,给出相应的技术路线在算法层面和数据层面的优化,在算法层面,引入特征提取和表征能力更强的Transformer架构,再结合端到端的目标检测架构,实现检测效果大幅度提升;数据层面,采用数据生成和增广策略,如生成对抗网络和扩散模型,增加样本的多样性,从而进一步实现检测效果的提升;最后探讨基于深度学习的设备缺陷识别及设备状态评价技术研发趋势及应用前景。
电力网络安全技术产业发展报告2020
随着“云大物移智链”等新一代信息通信技术的快速发展,能源革命与数字革命相融并进,电力企业正加速向数字化转型。在新型基础设施建设和电力企业数字新基建的推动下,电力信息通信领域的科技创新不断涌现,作为电力信息通信领域的专业研究机构,EPTC信通智库推出《电力网络安全技术产业发展报告2020》,本报告围绕电力行业数字化、网络化、智能化转型升级,从宏观政策环境、技术产业发展现状及存在的问题、业务应用需求及典型业务应用场景、关键技术研发方向、基于的企业创新力研究、创新产品与创新应用解决方案、技术产业发展建议等方面展开研究,以技术结合实际案例的形式多视角、多方面展现网络安全技术和电力行业融合发展带来的创新和变革,为电力行业向能源互联网转型,以及融合创新提供重要参考依据。 注:本报告为纸质版,默认快递方式为顺丰到付。