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变电站设备精细化巡视研究及实践: 2016年; 通过优化巡视方法,对巡视路线、巡视位置、巡视设备、巡视标准进行细化,重视对巡视数据的分析和利用,利用科学的方法对设备状态进行分析,提前发现设备异常或者征兆,并进行跟踪和处理,做到对设备状态和风险的全面掌控,保障电网的稳定运行。; 李闯董羊城宋名晔; 关键词：电气工程变电站巡视数据分析

500kV电网区域控制模式研究应用及推广: 500kV南宁区域控制中心（以下简称南宁区控）是我国第一个500kV电网区域控制中心,开创了中国500kV电网变电站"无人值班、少人值守"的先河。南宁区控负责南方电网骨干网架枢纽变电站及相关线路的实时生产运行监控、指挥及...; 刘相枪杨启蓓罗永善曹玉文黄集贤吴有能戎春园邓厚兵李闯田力陈方之韦持余俊陈旋

500kV电网区域控制模式研究应用及推广: 500kV南宁区域控制中心(以下简称南宁区控)是我国第一个500kV电网区域控制中心,开创了中国500kV电网变电站"无人值班、少人值守"的先河。南宁区控负责南方电网骨干网架枢纽变电站及相关线路的实时生产运行监控、指挥及...; 刘相枪杨启蓓罗永善曹玉文黄集贤吴有能戎春园邓厚兵李闯田力陈方之韦持余俊陈旋; 文献传递

一种基于SVR和GRU的新型电力监控防护系统被引量：2: 2023年; 为满足电力监控防护系统精细化、实时化和智能化的复杂要求,设计了一种基于支持向量回归(SVR)安全态势识别和门循环单元(GRU)预测策略的新型电力监控防护系统。基于支持向量机的递归特征消除(SVM-RFE)技术和皮尔森相关系数(Pearson)构建了安全识别指标体系。基于SVR技术,构建了基于SVR的安全态势识别模型。相较于BPNN模型,SVR模型的安全态势识别结果在均方差误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)上分别降低了43.60%和70.23%。基于GRU神经网络,构建了基于GRU的安全态势预测模型。相较于RBF模型和SVR模型,GRU预测模型的RMSE分别降低了19.23%和23.56%,MAPE降低了48.33%和58.73%。最后实现了电力监控防护系统,并通过实验验证了系统可行性。该研究为电力监控防护系统的安全运维提供重要参考,为构建智慧电网提供了技术支撑。; 申晓杰廖华李闯潘鹏李更达; 关键词：支持向量回归

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李闯