《中国人工智能学会通讯》——10.14 高压强电环境下的无线供电系统

简介: 本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第10章,第10.14节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

10.14 高压强电环境下的无线供电系统

高压、超高压电网监控终端对保证电网稳定运行至关重要,是以信息化、自动化、互动化为特征的现代化电网不可或缺的一部分[1] 。然而,能源供给问题始终是限制智能电网监测与管理的关键问题[2] 。传统的解决方案大多使用风能、太阳能等分布式能源,而分布式能源固有的不稳定性使得终端设备无法得到可靠的能源供应[3] ,在南方阴雨天气较多的环境下问题更加严重。另一方面,高压输 /配线路上有着充足的电能却由于绝缘的要求而无法直接从高压侧取电,从而形成了一个突出的矛盾。

近年来,无线输电技术的迅速发展使得从高压侧直接向低压侧输电成为可能,为解决智能电网终端设备的能源供应提供了新的方案。无线输电技术(WPT)最先由无线输电技术之父尼古拉在 19 世纪提出[4] ,并在 2007 由 MIT 马林 • 索尔贾希克团队取得突破。MIT 团队利用磁共振原理在 2 m 的距离下成功点亮了一盏 60 W 的灯泡[5] 。该成果极大地推进了无线输电技术在诸如工业电子[6] 、医疗 [7] 、移动设备[8]等多个领域的应用,并因其中程、中等 / 较大功率的特点[9]而适用于智能电网领域。

本文以高压输 / 配电线路为应用对象,设计了一套如图 1 所示的应用于高压强电环境下的无线输电系统,并对其传输效率和传输功率进行了分析,以得到一套完整的系统设计与运行方案,从而推动无线输电技术在智能电网领域的应用,提升电网监控终端的可靠运行能力。image

相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
48 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
133 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
355 55
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
220 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
140 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
172 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
3月前
|
人工智能 监控 物联网
深度探索人工智能与物联网的融合:构建未来智能生态系统###
在当今这个数据驱动的时代,人工智能(AI)与物联网(IoT)的深度融合正引领着一场前所未有的技术革命。本文旨在深入剖析这一融合背后的技术原理、探讨其在不同领域的应用实例及面临的挑战与机遇,为读者描绘一幅关于未来智能生态系统的宏伟蓝图。通过技术创新的视角,我们不仅揭示了AI与IoT结合的强大潜力,也展望了它们如何共同塑造一个更加高效、可持续且互联的世界。 ###
|
4月前
|
机器学习/深度学习 移动开发 自然语言处理
基于人工智能技术的智能导诊系统源码,SpringBoot作为后端服务的框架,提供快速开发,自动配置和生产级特性
当身体不适却不知该挂哪个科室时,智能导诊系统应运而生。患者只需选择不适部位和症状,系统即可迅速推荐正确科室,避免排错队浪费时间。该系统基于SpringBoot、Redis、MyBatis Plus等技术架构,支持多渠道接入,具备自然语言理解和多输入方式,确保高效精准的导诊体验。无论是线上医疗平台还是大型医院,智能导诊系统均能有效优化就诊流程。
117 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
163 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
105 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台

热门文章

最新文章