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工程与技术创新
随着电力系统规模的不断扩大，电缆作为电力传输的关键设施，其运行状态的可靠监测至关重要。局部放电是电缆绝缘劣化的重要征兆，及时检测与准确定位对预防电缆故障意义重大。本文针对传统电缆局部放电检测与定位技术的局限性，研究基于人工智能的电缆局部放电检测与定位技术，分析卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等人工智能算法在局部放电信号特征提取与模式识别中的应用，设计基于人工智能的局部放电定位模型，并通过仿真与实验验证其有效性，为电力企业提升电缆运维水平提供技术支持。
林舒维
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随着电力系统规模的不断扩大，电缆作为电力传输的关键设施，其运行状态的可靠监测至关重要。局部放电是电缆绝缘劣化的重要征兆，及时检测与准确定位对预防电缆故障意义重大。本文针对传统电缆局部放电检测与定位技术的局限性，研究基于人工智能的电缆局部放电检测与定位技术，分析卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等人工智能算法在局部放电信号特征提取与模式识别中的应用，设计基于人工智能的局部放电定位模型，并通过仿真与实验验证其有效性，为电力企业提升电缆运维水平提供技术支持。
林舒维
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水电科技
变电站直流系统蓄电池组的核容放电测试是保障电力系统安全稳定运行的重要手段之一。该测试方法通过对蓄电池组的放电性能进行评估，确保其在突发情况下能提供稳定的电力支持。测试过程包括合理选择放电电流、放电时间及放电结束电压等关键参数，同时结合实时数据监测与分析，准确评估蓄电池的健康状况。策略上，推荐通过多点监测、数据融合与模型预测技术提高测试精度，优化蓄电池组的维护与更新周期，从而提升直流系统的可靠性与运行效率。
航 李 +3 more
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变电站直流系统蓄电池组的核容放电测试是保障电力系统安全稳定运行的重要手段之一。该测试方法通过对蓄电池组的放电性能进行评估，确保其在突发情况下能提供稳定的电力支持。测试过程包括合理选择放电电流、放电时间及放电结束电压等关键参数，同时结合实时数据监测与分析，准确评估蓄电池的健康状况。策略上，推荐通过多点监测、数据融合与模型预测技术提高测试精度，优化蓄电池组的维护与更新周期，从而提升直流系统的可靠性与运行效率。
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