处理技术

《配电网故障检测定位技术及典型案例》以培养供电企业配电网一线班组人员职业技能为出发点，以现场运维为核心，结合配电网典型故障案例，归纳总结配电网故障检测定位技术。 实地调研、真实考察——本书广泛收集配电网建设案例，实地调研内蒙各供电单位，并进行系统总结和深入分析，凝练可借鉴的经验，保证了教材的针对性和实用性。 技术全面、分类汇总——本书以现场运维为核心，紧密结合内蒙古地区配网故障情况，系统总结配电网的关键定位技术、隔离技术、处理技术、保护技术等，使读者可快速了解、掌握故障定位处理技术。 数表结合、图文并茂——书中运用大量数据和图表，准确而直观地反映案例地区配电网故障的具体情况，使读者一目了然，便于参考。 注：25册（含）起订，免邮寄费。

报告中称，数据处理成为制约机巡作业最大化的瓶颈问题之一。在质量评价的后续工作中应达到与缺陷识别算法关联，明确影响识别结果的关键指标；图像质量定量化评价，指导现场数据采集；通过图像处理技术，改进图像质量。

介绍了中性点接地方式、小电流接地系统故障特征与选线原理、小电流接地选线配置原则与应用要点、单相接地现场测试及应用情况。

地下空间是国家国土空间的重要资源，也是基础设施建设的重要方向。盾构工程建设作为地下空间工程建设中一个核心环节，面临着分散难监管、安全隐患难排查、施工效率难保障、掘进风险难把控、设备故障难定位、盾构施工数据难存储等诸多难题。随着盾构装备向复杂化、巨型化发展，以及施工规模的扩大，如何对工程建设现场进行有效监控和管理，是所有施工单位和建设单位需要解决的问题。中铁工程服务有限公司以远程数据采集为手段，依托大数据处理技术与移动互联网技术成功开发研制了盾构在线监测云平台，为地下空间建设项目提供了施工现场集成化管理和智能分析预警服务。

能源物联网需要支持海量异构终端、保证信息感知低延迟、设备与平台具备高安全性。针对能源物联网缺乏工业级安全终端、设备的类型与数量急剧增加、终端泛在接入以及感知信息规模剧增现有技术难以满足业务需要等问题，以及为了高效进行信息感知，实现能源高效利用、保证智能电网的安全稳定，开展能源物联网自主安全终端与海量接入平台研发及工程示范。 能源物联网安全终端与海量接入平台研发过程中，主要存在以下三类问题：一是突破输电、配电、变电业务需要的工业级能源物联网终端技术，并解决终端对信道与业务的感知与自适应问题；二是突破低延迟高吞吐量能源物联管控平台及边缘处理技术，解决终端、边缘、业务系统无统一管控平台的问题，支撑能源综合利用；三是突破自主安全芯片技术研制自主安全芯片，解决自主可信基础硬件平台和能源互联网身份认证、交易安全等问题，保障能源物联网安全性。 本项目通过对安全物联芯片、能源物联网终端及安全体系、系统平台等多领域协同攻关，突破安全芯片、物联终端及智能感知、边缘代理与安全防护技术，研制了能源物联网综合平台并开展工程示范。

无人机全称“无人驾驶飞行器”（UnmannedAerialVehicle）英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。它涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及航空动力推进技术等，是信息时代高技术含量的产物。 无人机价值在于形成空中平台，结合其他部件扩展应用，替代人类完成空中作业。随着无人机研发技术逐渐成熟，制造成本大幅降低，无人机在各个领或得到了广泛应用，除军事用途外，还包括农业植保电力巡检、警用执法、地质勘探、环境监测、森林防火以及影视航拍等民用领域，且其适用领域还在迅速拓展。

不停电六氟化硫气体处理技术、背景、方案技术路线。核心技术研究、设备工作原理、功能特点参数、案例分析、成果及意义

为了解决国网数据知识资源分散，关联程度不高，多模态数据难以融合和有效利用，电网领域数据的知识化服务能力不足等问题，开展基于认知计算的人工智能知识服务平台能力研究，建立多源数据处理规范、形成电网数据的知识本体设计规则，进行数据的知识化构建，提供基于不同业务诉求的场景化知识处理和服务能力。 本研究主要从以下几个方面展开：通过技术研究和开发建设拟建立一种通过知识工程方法的认知计算的人工智能电网知识资源统一表达方式和标准化技术，以此为基础实现建立电网全产业链数据链接，提供设备、数据、服务互联互通的数据标准化处理能力；研究电网知识资源的知识本体设计技术，实现电力多源异构数据的知识化关联融合和有效应用，建立涵盖公司设备全业务数据知识的接入、处理、构建与应用的设备知识图谱本体，同时形成面向电力领域的本体构建规则；研究电网资源知识融合过程中针对其中的设备、资产、组织结构等进行实体建模；针对参数、描述等进行属性建模；针对实体间的关联，进行关系建模；针对监控产生的日志、操作等，进行事件建模；提供基于事件的业务场景化知识服务能力；通过电网业务知识服务能力构建，从分析电力知识数据来源、数据形式出发，对电力知识存储方式以及电力知识查询语言进行归约，同时使用机器学习、深度学习以及自然语言处理技术从非结构化电力文本中进行信息抽取，抽取出具体的结构化电力数据，经过知识融合加工实现了知识图谱可视化与应用以及智能知识检索能力。相关技术成果有效地支撑了电网业务的智能数据知识化融合和电力业务场景新型知识服务能力，全面助力提升公司数据资源管理效率、经营效益和服务水平。