状态评价

主要介绍了南方电网公司提升配电电缆及通道管理水平专项行动方案要求，编制《配电电缆及通道运维规程》企标，该标准规定了南方电网公司所辖电力电缆本体、附件、附属设备、附属设施及通道的验收、巡视检查、安全防护、状态评价、维护等要求。首先对该标准立项背景开展介绍，然后针对该标准的主体内容进行了阐述，分析了该标准与其他标准的关联性，为正确理解和使用该标准提供参考。

主要介绍了南方电网公司提升配电电缆及通道管理水平专项行动方案要求，编制《配电电缆及通道运维规程》企标，该标准规定了南方电网公司所辖电力电缆本体、附件、附属设备、附属设施及通道的验收、巡视检查、安全防护、状态评价、维护等要求。首先对该标准立项背景开展介绍，然后针对该标准的主体内容进行了阐述，分析了该标准与其他标准的关联性，为正确理解和使用该标准提供参考。

给出电力人工智能的概念和核心技术分层架构，分析梳理了电网安全与控制、输变电、配用电、新能源、企业经营管理等重点领域的人工智能需求，重点阐述了中国电科院针对实际业务痛点所做的人工智能应用实践，包括基于深度强化学习的电网紧急控制策略、输电线路智能巡检、基于集成学习的电力设备状态评价、低压配电台区拓扑智能识别、基于聚类算法的用电行为分析等研究与应用，并对电力人工智能的发展趋势和应用前景进行了总结与展望。

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。

报告首先指出目前容量电力变压器健康状态在线监测和故障诊断方面所面临的挑战，其次介绍了适用于复杂多物理场环境的高可靠多参量无源感知技术研究现状，及设备状态智能评估技术的研究进展，最后指出融合高可靠无源感知技术及智能评估技术，革新现有设备状态评价和预警体系，形成变压器“在线监测-评价预测-运维检修-故障切除”的先进智能诊断体系是未来重要研究方向。

电网在运行过程中会产生大量的设备缺陷文本记录,针对变电设备缺陷文本的特点,文章提出了基于注意力机制的混合神经网络(hybrid neural network based on attention mechanism,HNNA)电力设备缺陷文本挖掘方法。首先在总结电力设备缺陷文本特点的基础上,参考中文文本分类的一般流程,结合自主编写的词典和停用词表对缺陷文本进行预处理;利用Word2vec模型将词语映射到高维空间;使用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)提取文本局部特征和上下文特征;将提取的特征进行融合,最后采用Attention实现特征权重的分配,增强关键特征对分类效果的影响,并从多个评价维度与传统机器学习模型、深度学习模型对比。算例结果表明,提出的模型具有更好的分类效果,可以实现电力设备缺陷等级的高效准确划分。

基于多模态感知混合增强的电网设备状态评价关键技术是一个复杂且前沿的研究领域，它结合了多模态感知、混合增强智能以及电网设备状态评价等多个方面的技术。

基于多模态感知混合增强的电网设备状态评价关键技术是一个复杂且前沿的研究领域，它结合了多模态感知、混合增强智能以及电网设备状态评价等多个方面的技术。