Model: baicuya/fine_tuned_bge_small_zh_v1.5
Author: baicuya
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widget: source_sentence: 1.一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：实时获取列车速度、列车位置、线路坡度以及供电网络中各节点的电压、电流、功率；

步骤2：对步骤1实时获取的数据进行数据清洗处理后，保存至数据库中，

步骤3：将数据库中存储的数据划分为训练集和测试集，然后训练神经网络模型，得到供电网络模型；

所述神经网络模型是DNN模型，将列车速度、列车位置、线路坡度以及供电网络中各节点的电压、电流、功率中的一部分作为神经网络模型的输入，另一部分作为神经网络模型的输出；

步骤4：利用供电网络模型进行供电潮流实时计算，得到供电系统的潮流状态以及车辆功率消耗。

2.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，列车速度和列车位置从电力监控系统获取；供电网络中各节点的电压、电流和功率从电力监控平台获取。

3.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，在步骤2中，若步骤1实时获取的数据存在异常或缺失，该部分缺失、异常的数据通过供电模型进行代数运算得出。

4.如权利要求3所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，所述供电模型采用步骤3中训练好的供电网络模型；在供电网络模型训练好之前，采用统计学模型多重插补暂作替代。

5.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，DNN模型共分三层：输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的当前层的每个神经元都会接入前一层每个神经元的输入信号，在每个连接过程中，来自前一层的信号被乘以一个权重，增加一个偏置，然后通过一个非线性激活函数进行非线性转变，再利用损失函数计算预测值与真实值的误差，通过反向传播算法，将误差值反向传播至神经网络各层神经元，利用梯度下降算法对所有权重进行优化，并更新权值以最小化损失函数。

6.如权利要求1或5所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，非线性激活函数采用ReLU函数，损失函数采用均方误差函数。

7.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，步骤3中，采用10次分层交叉验证法验证神经网络模型，对神经网络模型进行评估。

8.如权利要求7所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，根据神经网络模型的评估结果，对神经网络模型进行参数调整：增加隐藏层层数、增加隐藏层中神经元个数或调整损失函数中的惩罚系数。
sentences: 1.一种基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立基本数据模块，包括线路数据模块、列车运行数据模块、地铁运营数据模块、优化参数模块；步骤2，建立列车牵引能耗计算模块，包括神经网络能耗拟合模块与时间-能耗曲线拟合模块；步骤3，使用神经网络能耗拟合模块，将线路数据和列车速度数据作为输入量，使用实测的能耗数据作为期望输出量，通过调节网络参数取值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数；步骤4，使用时间-能耗曲线拟合模块，用实测速度曲线和训练后的网络，对对应的能耗进行拟合，并获得时间与能耗的关系曲线；步骤5，使用列车区间运行时间优化模块，采用深度强化学习算法，综合考虑列车全线能耗、乘客旅行体验和运营管理要求，设计目标函数，通过调整各个区间的运行时间，最大化该目标函数的值；步骤3所述神经网络能耗拟合模块，使用的列车实测速度、牵引电流、辅变电流、制动电阻电流均为间隔为0.1s的离散的点，对于每个时刻，输入量为当前时刻及前后各10个时刻的速度值、列车当前位置的坡道参数、列车当前位置的弯道参数，期望输出量为列车在该时刻的功率，利用误差反向传播算法对网络的参数进行更新，具体步骤如下：(1)确定网络参数：包括网络层数、每层神经元个数、激活函数种类；(2)确定训练参数：包括参数的更新方法、更新步长、终止条件；(3)计算列车时间-位置曲线：根据实测的列车速度曲线，将速度对时间进行积分运算，得到列车的时间-位置曲线；(4)计算每个时刻列车所处位置的线路参数：根据列车时间-位置曲线，以0.1s为间隔，获得列车在每个时刻的位置，查表获得该位置的坡道参数和弯道参数；(5)计算每个时刻列车的功率：根据实测的网压u、牵引电流idr、辅变电流iaux，以0.1s为间隔，计算列车在每个时刻的功率p，计算方法如下：p＝u(ndridr-nauxiaux)其中ndr为列车上的牵引变压器数量，naux为列车上的辅助变压器数量；(6)训练网络：以一个时刻前后各10个时刻的速度值、该时刻列车所在位置的坡度、该时刻列车所在位置的曲率半径、该时刻的功率作为一组数据，每次将多组数据作为一个小批量，将速度、坡度、曲率半径作为输入，将功率作为期望输出值，使用均方差作为损失函数，并进行误差的反向传播；不断训练，直至终止条件达成；步骤4所述时间-能耗曲线拟合模块，利用神经网络能耗拟合模块所训练出的网络参数，将不同的速度曲线作为网络的输入，计算对应的能耗值，将时间和能耗的关系绘制在二维坐标系上，得到时间与能耗的关系曲线，具体步骤如下：(1)计算列车时间-位置曲线：根据实测的列车速度曲线，将速度对时间进行积分运算，得到列车的时间-位置曲线；(2)计算每个时刻列车所处位置的线路参数：根据列车时间-位置曲线，以0.1s为间隔，获得列车在每个时刻的位置，查表获得该位置的坡道参数和弯道参数；(3)预测功率：以一个时刻前后各10个时刻的速度值、该时刻列车所在位置的坡度、该时刻列车所在位置的曲率半径、该时刻的功率作为一组数据，作为网络的输入，得到该时刻的功率预测值；(4)计算能耗：将列车在一个区间的功率预测值对时间积分，得到列车在这个区间的能耗；(5)绘制时间-能耗曲线：对一个区间的多条速度曲线进行以上(1)～(4)步骤的操作，每条速度曲线都对应一个运行时间和拟合能耗，将运行时间和拟合能耗的关系绘制在二维坐标系上，得到时间与能耗的关系曲线。2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，步骤1所述的基本数据模块包括线路数据模块、列车运行数据模块、地铁运营数据模块、优化参数模块，该四个模块均为数据输入模块，为列车牵引能耗计算模块和列车区间运行时间优化模块提供初始参数，其中：线路数据模块，分为车站数据、坡道数据、弯道数据；列车运行数据模块，提供列车运行时的实测数据，包括列车速度、牵引电流、辅变电流；地铁运营数据模块，提供列车每个运行区间的客流、列车原始的时刻表和换乘站数据；优化参数模块，用于神经网络能耗拟合的参数设置，包括神经网络层数、每层神经元个数、激活函数种类、迭代次数；还用于深度强化学习算法的参数设置，包括深度强化学习算法种类、神经网络层数、每层神经元个数、激活函数种类、迭代次数、奖励函数各个组成部分的比重及所选算法对应的超参数。3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，步骤2所述的建立列车牵引能耗计算模块，包括神经网络能耗拟合模块与时间-能耗曲线拟合模块，其中：神经网络能耗拟合模块：利用线路数据、列车实测速度、实测能耗对神经网络进行训练，更新网络参数，获得能耗拟合模型；时间-能耗曲线拟合模块：将更多的实测速度曲线作为训练后的神经网络的输入，计算列车区间运行能耗，获得时间-能耗曲线。4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，步骤5所述列车区间运行时间优化模块，在时间-能耗曲线拟合模块求解的基础上，采用深度强化学习算法综合考虑列车全线能耗、乘客旅行体验和运营管理要求，设计目标函数，通过调整各个区间的运行时间，最大化该目标函数的值，具体步骤如下：(1)选择算法：选择深度强化学习中基于策略的方法中的一种，包括策略梯度VPG、优势行动器-评判器A2C、近端策略优化PPO；(2)建立网络：使用的神经网络有两个，一个为行动网络，用来确定一个状态下，应该增加运行时间的区间和应该减少运行时间的区间；另一个为评判网络，用来估算一个状态的价值；VPG仅使用了行动网络，而A2C和PPO使用了行动网络和评判网络；如果轨道交通线路全线区间数为n，则行动网络的输入神经元数量为n，输出分为增分支和减分支，每个分支的输出神经元数量为n+1；评判网络的输入神经元数量为n，输出神经元数量为1；行动网络的两个输出分支之前均使用softmax函数，使得输出神经元输出值之和为1；其余部分每两层之间使用ReLU作为激活函数；(3)初始化网络参数和训练相关参数：初始化行动网络的参数，包括公共部分的参数θ、确定增加运行时间的区间的分支参数αinc和确定减少运行时间的区间的分支参数αdec；初始化评判网络的参数φ；初始化经验重放区R；初始化迭代回合数；(4)开始一个回合：将长度为n的零向量作为初始状态st，输入给行动网络；向量中的每个值代表一个区间的运行时间相对原时刻表的变化量，单位为秒；初始状态为零向量，即列车按原时刻表运行；(5)网络前向传播：根据网络的参数，计算行动网络两个分支的输出；以每个输出神经元的输出量作为概率，从增分支和减分支各选择一个神经元，分别代表应该增加运行时间的区间编号应该减少运行时间的区间编号以输入的向量为基准，对这两个区间的运行时间分别增加和减少1秒，获得新的状态st+1；如果任意一个分支选择了多余的一个神经元，则当前回合结束；(6)计算奖励：对于一个状态，目标函数为其中Ei代表列车在第i个区间的能耗，k1Ei代表能耗对目标函数的影响，能耗越低，奖励函数越大；pi代表第i个区间客流量的归一化值，δtri代表第i个区间的运行时间相对于原时刻表的调整量，k2piδtri表示乘客旅行体验对目标函数的影响，该项与乘客平均旅行时间变化量正相关，乘客平均旅行时间越短，该项越小，奖励函数越大；Fi是一个标志位，如果编号为i的站是换乘站或终点站，它的值为1，否则为0，该项代表运营管理对目标函数的影响，此处考虑换乘站的影响，列车到达换乘站的准时程度影响地铁公司的运营管理压力，列车到达换乘站越准时，该项越小，目标函数越大；目标函数三项前面的系数k1、k2、k3，表示三项在目标函数中的权重，根据实际情况设定，权重越大，该项对目标函数的影响就越大；函数的自变量δtr是由所有区间的运行时间调整量组成的一个向量，式子中的能耗数据E和客流数据p均经过了标准化处理；奖励值r为前后两个状态下，目标函数之差，即r＝f(st+1)-f(st)检查新的状态st+1下目标函数值是否为历史最高值，如果是则将新状态和对应的目标函数值保存；(7)保存状态转换情况：将保存到经验重放区R内；(8)循环迭代：将更新后的状态st+1作为网络的输入，不断重复步骤(5)～(7)，直至一个回合结束；(9)更新网络参数：使用步骤(1)中选择的深度强化学习算法更新网络参数，更新完成后，清空经验重放区；(10)开始下一回合：循环执行(4)～(9)，直到达到终止回合数，结束训练；(11)输出结果：输出最高的目标函数值及其对应的状态。, {1.一种新型铝合金，其特征在于：其组成按重量百分比为，10.2-10.5％的硅、2.3-2.4％的铜、0.8-1.0％的镁、3.1-3.3％的镍、0.12-0.15％的钛、0.15-0.18％的钨、0.03-0.05％的硼、0.01-0.03％的锰、0.01-0.03％的钼、0.03-0.05％的锡，0.05-0.1％的锶，0.1-0.3％的锌、0.1-0.2％的钒、0.01-0.015％的锆，余量为铝。,2.根据权利要求1所述的新型铝合金，其特征在于：所述钛、钨、钒、锆分别以钛铝合金、钨铝合金、钒铝合金及锆铝合金的方式加入。}, 1.一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，包括能量管理平台、由多个海上油田平台构建的海上油田群组以及能量调用模块，所述能量管理平台与所述海上海上油田群组电性连接，所述能量管理平台还与所述能量调用模块电性连接，其中：

所述海上油田群组，用于采集海上油田平台的运行参数，将该运行参数进行处理后发送给能量管理平台；

所述能量管理平台，用于接收海上油田群组发送的运行参数，进行能量匹配建模，完成能量匹配任务，并将能量调用指令发送给能量调用模块；

所述能量调用模块，用于接收能量调用指令，向海上油田群组分配能量调用任务。

2.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述海上油田平台包括信号采集端、信号转化端、信号存储端和信号发送端，所述信号采集端与所述信号转化端电性连接，所述信号转化端和所述信号存储端电性连接，所述信号存储端与所述信号发送端电性连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述信号采集端用于采集海上油田平台的运行参数，并将采集得到的运行参数发送给信号转化端，所述信号转化端接收所述信号采集端发送的运行参数，将该运行参数转化为数字信号后发送给信号存储端，信号存储端接收该数字信号并发送给信号发送端。

4.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量管理平台包括信号接收端、能量匹配端和电网信息获取端、指令传输端和反馈端，所述信息接收端和电网信息获取端均与能量匹配端电性连接，所述能量匹配端和所述指令传输端电性连接。

5.根据权利要求4所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量管理平台还包括有反馈端，所述反馈端与所述指令传输端电性连接。

6.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量调用模块包括有能量调度模块、指令接收模块和指令发送模块，所述能量调度模块分别与指令接收模块、指令发送模块电性连接。

7.根据权利要求6所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量调用模块还包括有互联网云端，所述互联网云端与所述能量调度模块电性连接。

8.根据权利要求1-7任一所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，还包括有储能模块，所述储能模块与所述能量管理平台电性连接，储能模块用于存储能量互联后剩余能量的存储。

9.根据权利要求8所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述储能模块包括有指令接收端和匹配单元，所述指令接收端与所述匹配单元电性连接，所述指令接收端用于接收能量调用模块发送的能量调用指令，并将该能量调用指令发送给匹配单元，由匹配单元进行能量匹配存储。

10.根据权利要求9所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述储能模块还包括有统计单元和显示单元，所述统计单元与所述显示单元电性连接。, source_sentence: 1.一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：实时获取列车速度、列车位置、线路坡度以及供电网络中各节点的电压、电流、功率；

步骤2：对步骤1实时获取的数据进行数据清洗处理后，保存至数据库中，

步骤3：将数据库中存储的数据划分为训练集和测试集，然后训练神经网络模型，得到供电网络模型；

所述神经网络模型是DNN模型，将列车速度、列车位置、线路坡度以及供电网络中各节点的电压、电流、功率中的一部分作为神经网络模型的输入，另一部分作为神经网络模型的输出；

步骤4：利用供电网络模型进行供电潮流实时计算，得到供电系统的潮流状态以及车辆功率消耗。

2.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，列车速度和列车位置从电力监控系统获取；供电网络中各节点的电压、电流和功率从电力监控平台获取。

3.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，在步骤2中，若步骤1实时获取的数据存在异常或缺失，该部分缺失、异常的数据通过供电模型进行代数运算得出。

4.如权利要求3所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，所述供电模型采用步骤3中训练好的供电网络模型；在供电网络模型训练好之前，采用统计学模型多重插补暂作替代。

5.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，DNN模型共分三层：输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的当前层的每个神经元都会接入前一层每个神经元的输入信号，在每个连接过程中，来自前一层的信号被乘以一个权重，增加一个偏置，然后通过一个非线性激活函数进行非线性转变，再利用损失函数计算预测值与真实值的误差，通过反向传播算法，将误差值反向传播至神经网络各层神经元，利用梯度下降算法对所有权重进行优化，并更新权值以最小化损失函数。

6.如权利要求1或5所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，非线性激活函数采用ReLU函数，损失函数采用均方误差函数。

7.如权利要求1所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，步骤3中，采用10次分层交叉验证法验证神经网络模型，对神经网络模型进行评估。

8.如权利要求7所述的一种基于轨道交通电力监控平台的供电潮流实时计算方法，其特征在于，根据神经网络模型的评估结果，对神经网络模型进行参数调整：增加隐藏层层数、增加隐藏层中神经元个数或调整损失函数中的惩罚系数。
sentences: 1.一种供电自动切换方法，用于轨道交通中压环网供电系统，其特征在于，所述供电自动切换方法包括：获取中压环网供电系统中每个供电区的供电检测数据，其中，所述供电检测数据包括外供电进线电压、外供电进线断路器状态、外供电进线断路器电流、变电所母线电压、环网断路器状态、环网断路器电流、环网断路器对应的跳闸信号；根据所述供电检测数据识别故障供电区和故障类型，并根据故障类型确定采用的切换控制模式，其中，所述切换控制模式包括外供电故障切换模式和单环网内故障切换模式；根据所述切换控制模式对所述故障供电区的供电进行切换；其中，所述根据所述供电检测数据识别故障供电区和故障类型，并根据故障类型确定采用的切换控制模式，包括：若确定所述外供电进线电压小于进线电压阈值、所述外供电进线断路器处于合闸状态、所述外供电进线断路器电流小于电流阈值、所述变电所母线电压小于母线电压阈值，则对应供电区为所述故障供电区，并确定为外部供电故障，采用所述外供电故障切换模式；若确定所述环网断路器处于分闸状态、所述环网断路器电流小于电流阈值、检测到所述环网断路器对应的跳闸信号，则对应供电区为故障供电区，并确定为环网内部故障，采用所述单环网内故障切换模式。2.根据权利要求1所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述根据所述切换控制模式对所述故障供电区的供电进行切换，包括：判断所述故障供电区的相邻供电区的外供电进线电压是否大于所述进线电压阈值，且所述相邻供电区的外供电进线断路器处于合闸状态；如果是，发送控制所述故障供电区的进线断路器的分闸控制信号，并发送断开所述故障供电区的均分开关的控制信号，以及，发送关闭所述故障供电区与所述相邻供电区之间的联络开关的控制信号。3.根据权利要求1所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述根据所述切换控制模式对所述故障供电区的供电进行切换，包括：确定所述故障供电区中的子故障供电区，其中，所述故障供电区中变电所母线电压小于母线电压阈值的环网区域为所述子故障供电区；判断所述子故障供电区的相邻供电区的外供电进线电压是否大于进线电压阈值，且所述子故障供电区的相邻供电区的外供电进线断路器处于合闸状态；如果是，发送关闭所述子故障供电区与所述相邻供电区之间的联络开关的控制信号。4.根据权利要求1-3任一项所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述供电自动切换方法还包括：接收切换反馈信号，并根据所述切换反馈信号进行切换状态提示。5.根据权利要求1-3任一项所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述供电自动切换方法还包括：发送通讯故障检测信号，并接收通讯反馈信号，根据所述通讯反馈信号判断通讯是否故障。6.根据权利要求1所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述供电检测数据包括外供电进线电压、变电所母线电压、断路器跳闸信号，所述供电自动切换方法还包括：确定同一供电区的所述外供电进线电压大于进线电压阈值、且所述变电所母线电压小于母线电压阈值、且未检测到所述断路器跳闸信号，识别为人工分闸操作。7.一种监控系统，其特征在于，包括：通讯装置，用于接收轨道交通中压环网供电系统每个供电区的供电检测数据；轨道交通电力监控系统，包括切换控制模块，所述切换控制模块用于执行如权利要求1-6任一项所述的供电自动切换方法。8.一种轨道交通中压环网系统，其特征在于，包括：供电系统，包括多个供电区，外供电引线通过进线断路器分别为每个所述供电区供电，相邻供电区之间设置联络开关，每个供电区包括多个变电所，每个变电所通过环网断路器连接；智能电子设备，用于检测所述供电系统中每个所述供电区的供电检测数据；如权利要求7所述的监控系统，所述监控系统与所述智能电子设备通过监控数据网络进行通讯。, {1.一种基于盐酸再生循环的废旧三元电池正极材料的资源化回收方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：,(1)将废旧三元电池正极材料进行活化，之后筛分，得到集流体和三元材料粉末；,(2)将步骤(1)中得到的三元材料粉末进行盐酸酸浸，固液分离，得到第一氯化物溶液；之后经脱铜、脱硅，固液分离，得到第二氯化物溶液；,(3)在步骤(2)中得到的第二氯化物溶液中加入氯化镍、氯化钴和氯化锰，得到第三氯化物溶液，所述氯化镍、氯化钴和氯化锰的加入量使得所得第三氯化物溶液中镍、钴和锰的摩尔比满足镍钴锰三元前驱体材料的要求；之后将所述第三氯化物溶液进行热分解，得到氧化镍、氧化钴和氧化锰的混合氧化物和HCl，所述HCl经吸收后得到盐酸，循环至步骤(2)中与补充的盐酸混合用于盐酸酸浸；,(4)将步骤(3)中所述氧化镍、氧化钴和氧化锰的混合氧化物进行水浸，固液分离、得到氯化锂溶液和氧化物滤饼，所述氧化物滤饼经煅烧，得到三元前驱体氧化物。,2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中所述活化的温度500-600℃；,优选地，步骤(1)所述活化的时间为60-90min。,3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤(2)中进行盐酸酸浸之前还包括将所述三元材料粉末进行粉碎；,优选地，所述粉碎的终点至颗粒目数≥200目；,优选地，步骤(2)中所述盐酸酸浸采用的盐酸的质量浓度为18-21％；,优选地，步骤(2)中所述盐酸酸浸的温度为75-85℃；,优选地，步骤(2)中所述盐酸酸浸用于将三元材料粉末中的镍、钴和锰转化为氯化镍、氯化钴和氯化锰，所述盐酸酸浸过程中盐酸的用量过量10-20％；,优选地，步骤(2)所述盐酸酸浸的过程中采用低压蒸汽加热；,优选地，所述低压蒸汽的温度为140-150℃，压力为0.4-0.5MPa；,优选地，步骤(2)所述脱铜的方法为还原脱铜；,优选地，步骤(2)所述脱铜的方法包括在第一氯化物溶液中加入铁粉；,优选地，所述铁粉的加入量使得溶液的pH为1-1.6；,优选地，步骤(2)所述脱硅为沉淀脱硅；,优选地，步骤(2)所述脱硅的方法包括在脱铜的溶液中加入氨水；,优选地，所述氨水的加入量使得溶液的pH为3-4。,4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，步骤(3)所述镍钴锰三元前驱体材料包括333型、523型或811型中的任意一种；,优选地，步骤(3)所述热分解的温度为450-550℃；,优选地，步骤(3)所述HCl经吸收前还包括除尘和降温。,5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，步骤(4)所述水浸的温度为80-95℃；,优选地，步骤(4)所述水浸过程中水的质量与所述氧化镍、氧化钴和氧化锰的混合氧化物的质量之比为(7-12):1；,优选地，步骤(4)所述水浸采用的加热介质为低压蒸汽，所述低压蒸汽的温度为140-150℃，压力为0.4-0.5MPa；,优选地，步骤(4)所述氯化锂溶液的质量浓度为10-15％；,优选地，步骤(4)所述煅烧的温度为500-600℃；,优选地，步骤(4)所述煅烧的时间为60-90min。,6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括在步骤(4)中的氯化锂溶液中加入可溶性硫化物进行除杂，之后固液分离，加入碳酸钠溶液，固液分离，干燥，得到碳酸锂；,优选地，所述可溶性硫化物包括硫化钠和/或硫化铵；,优选地，所述可溶性硫化物的加入量使得氯化锂溶液中的镍、钴和锰完全沉淀；,优选地，所述可溶性硫化物的摩尔量与所述氯化锂溶液中的镍、钴和锰的摩尔量之和的比值为(1.05-1.2):1；,优选地，所述碳酸钠溶液的质量浓度为20-25％；,优选地，所述碳酸锂的干燥温度为150-180℃。,7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：,(1)将废旧三元电池正极材料在500-600℃下进行活化，之后筛分，得到集流体和三元材料粉末；,(2)将步骤(1)中得到的三元材料粉末进行粉碎至目数≥200目，之后在质量浓度为18-21％的盐酸溶液中进行盐酸酸浸，盐酸酸浸的温度为75-85℃，固液分离，得到第一氯化物溶液；在所述第一氯化物溶液中加入铁粉调节pH为1-1.6，加入氨水调节pH至3-4，固液分离，得到第二氯化物溶液；,(3)在步骤(2)中得到的第二氯化物溶液中加入氯化镍、氯化钴和氯化锰，得到第三氯化物溶液，所述氯化镍、氯化钴和氯化锰的加入量使得所得第三氯化物溶液中镍、钴和锰的摩尔比满足镍钴锰三元前驱体材料的要求；之后将所述第三氯化物溶液在450-550℃条件下进行热分解，得到氧化镍、氧化钴和氧化锰的混合氧化物和HCl，所述HCl经吸收后得到质量浓度为18-21％的盐酸，循环至步骤(2)中与补充的盐酸混合用于盐酸酸浸；,(4)将步骤(3)中所述氧化镍、氧化钴和氧化锰的混合氧化物进行水浸，所述水浸的过程中水的质量与混合氧化物的质量之比为(7-12):1，所述水浸的温度为80-95℃，固液分离、得到质量浓度为10-15％的氯化锂溶液和氧化物滤饼，所述氧化物滤饼在500-600℃下进行煅烧60-90min，得到三元前驱体氧化物；,(5)在步骤(4)中得到的氯化锂溶液中加入硫化钠，所述硫化钠的摩尔量与所述氯化锂溶液中镍、钴和锰的摩尔量之和的比值为(1.05-1.2):1，固液分离，之后在滤液中加入质量浓度为20-25％的碳酸钠溶液，固液分离，在150-180℃下干燥，得到碳酸锂。,8.一种基于盐酸再生循环的废旧三元电池正极材料的资源化回收系统，其特征在于，所述资源化回收系统包括高温炉、筛分机、球磨机、盐酸酸浸釜、酸浸渣压滤机、溶液调节槽、净化压滤机、氯化物配制槽、三元热解炉、旋风分离器、预浓缩器、盐酸吸收塔、水浸出釜、氧化物压滤机和三元煅烧炉，所述高温炉的出口连接所述筛分机的入口，所述筛分机的出口连接所述球磨机的入口，所述球磨机的出口连接所述盐酸酸浸釜的入口，所述盐酸酸浸釜的出口连接所述酸浸渣压滤机的入口，所述酸浸渣压滤机的液体出口连接溶液调节槽的入口，所述溶液调节槽的出口连接净化压滤机的入口，所述净化压滤机的液体出口连接所述氯化物配制槽的入口，所述氯化物配制槽的出口连接所述预浓缩器的液体入口，所述预浓缩器的液体出口连接所述三元热解炉的入口，所述三元热解炉的气体出口连接旋风分离器的入口，所述旋风分离器的气体出口连接所述预浓缩器的气体入口，所述预浓缩器的气体出口连接所述盐酸吸收塔的气体入口，所述盐酸吸收塔的液体出口连接盐酸酸浸釜的液体入口，所述三元热解炉的固体出口连接所述水浸出釜的入口，所述水浸出釜的出口连接所述氧化物压滤机的入口，所述氧化物压滤机的固体出口连接所述三元煅烧炉的入口。,9.如权利要求8所述的资源化回收系统，其特征在于，所述球磨机的出口和所述盐酸酸浸釜的入口之间设置有螺旋输送机，所述螺旋输送机的入口和出口分别连接所述球磨机的出口和所述盐酸酸浸釜的入口；,优选地，所述盐酸酸浸釜的出口与所述酸浸渣压滤机的入口之间设置有酸浸釜出料泵，所述酸浸釜出料泵的入口和出口分别连接所述盐酸酸浸釜的出口和所述酸浸渣压滤机的入口；,优选地，所述溶液调节槽上设置有铁粉加入口和氨水加入口；,优选地，所述溶液调节槽的出口和所述净化压滤机的入口之间设置有调节槽出料泵，所述调节槽出料泵的入口和出口分别连接所述溶液调节槽的出口和所述净化压滤机的入口；,优选地，所述系统还包括氯化物溶解槽，所述氯化物溶解槽的出口连接所述氯化物配制槽的入口；,优选地，所述氯化物溶解槽的出口和所述氯化物配制槽的入口之间设置有精密过滤机，所述精密过滤机的入口和出口分别连接所述氯化物溶解槽的出口和所述氯化物配制槽的入口；,优选地，所述氯化物溶解槽的出口和所述精密过滤机的入口之间设置有溶解槽出料泵，所述溶解槽出料泵的入口和出口分别连接所述氯化物溶解槽的出口和所述精密过滤机的入口；,优选地，所述氯化物配制槽的出口和所述预浓缩器的入口之间设置有氯化物配制泵，所述氯化物配制泵的入口和出口分别连接所述氯化物配制槽的出口和所述预浓缩器的入口；,优选地，所述预浓缩器的液体出口和所述三元热解炉的入口之间设置有预浓缩器循环泵，所述预浓缩器的液体出口连接所述预浓缩器循环泵的入口，所述预浓缩器循环泵的出口连接所述三元热解炉的入口和所述预浓缩器的顶部入口；,优选地，所述预浓缩器循环泵的出口和所述三元热解炉的入口之间设置有喷雾热解泵，所述喷雾热解泵的入口和出口分别连接所述预浓缩器循环泵的出口和所述三元热解炉的入口；,优选地，所述盐酸吸收塔的液体出口和所述盐酸酸浸釜的液体入口之间设置有盐酸泵，所述盐酸泵的入口和出口分别连接所述盐酸吸收塔的液体出口和所述盐酸酸浸釜的液体入口；,优选地，所述三元热解炉的固体出口和所述水浸出釜的入口之间设置有粉末收集器；所述粉末收集器的入口和出口分别连接所述三元热解炉的固体出口和所述水浸出釜的入口；,优选地，所述系统还包括尾气净化塔，所述盐酸吸收塔的气体出口连接所述尾气净化塔的气体入口；,优选地，所述盐酸吸收塔的气体出口和所述尾气净化塔的气体入口之间设置有耐酸尾气风机，所述耐酸尾气风机的入口和出口分别连接所述盐酸吸收塔的气体出口和所述尾气净化塔的气体入口；,优选地，所述尾气净化塔的液体出口设置有净化塔循环泵，所述净化塔循环泵的入口连接所述尾气净化塔的液体出口，所述净化塔循环泵的出口连接所述尾气净化塔的液体入口和所述盐酸吸收塔的液体入口；,优选地，所述系统还包括氯化锂净化釜、硫化物过滤机、碳酸锂合成釜、碳酸锂过滤机和碳酸锂干燥机，所述氯化锂净化釜的入口连接所述氧化物压滤机的液体出口，所述氯化锂净化釜的出口连接所述硫化物过滤机的入口，所述硫化物过滤机的液体出口连接所述碳酸锂合成釜的入口，所述碳酸锂合成釜的出口连接所述碳酸锂过滤机的入口，所述碳酸锂过滤机的固体出口连接所述碳酸锂干燥机的入口；,优选地，所述氯化锂净化釜的出口和所述硫化物过滤机的入口之间设置有氯化锂净化泵，所述氯化锂净化泵的入口和出口分别连接所述氯化锂净化釜的出口和所述硫化物过滤机的入口；,优选地，所述碳酸锂合成釜的出口和所述碳酸锂过滤机的入口之间设置有合成釜出料泵，所述合成釜出料泵的入口和出口分别连接所述碳酸锂合成釜的出口和所述碳酸锂过滤机的入口。,10.如权利要求8或9所述的资源化回收系统，其特征在于，所述高温炉为电加热或天然气加热设备；,优选地，所述高温炉的炉型为厢式炉或回转炉；,优选地，所述盐酸酸浸釜的材质为耐盐酸材质；,优选地，所述盐酸酸浸釜的内衬的材质为搪玻璃或石墨内衬；,优选地，所述盐酸酸浸釜带有夹套；,优选地，所述盐酸酸浸釜以低压蒸汽为热源；,优选地，所述三元热解炉的炉型为箱式炉或回转炉；,优选地，所述三元热解炉采用底部加热；,优选地，所述三元热解炉采用底部出料方式；,优选地，所述三元热解炉为直接加热设备；,优选地，所述三元热解炉由耐酸耐火材料砌筑形成；,优选地，所述三元热解炉为电加热或天然气加热设备；,优选地，所述三元热解炉以天然气为燃料；,优选地，所述旋风分离器的固体出口连接所述三元热解炉的中部，用于将固体粉料输入热解炉中；,优选地，所述水浸出釜用于将氯化锂由氧化镍、氧化钴和氧化锰的混合氧化物中浸出；,优选地，所述水浸出釜的材质为耐氯离子合金；,优选地，所述水浸出釜为夹套结构，以低压蒸汽为热源；,优选地，所述硫化物过滤机为管式或篮式压滤机。}, 1.一种基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立基本数据模块，包括线路数据模块、列车运行数据模块、地铁运营数据模块、优化参数模块；步骤2，建立列车牵引能耗计算模块，包括神经网络能耗拟合模块与时间-能耗曲线拟合模块；步骤3，使用神经网络能耗拟合模块，将线路数据和列车速度数据作为输入量，使用实测的能耗数据作为期望输出量，通过调节网络参数取值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数；步骤4，使用时间-能耗曲线拟合模块，用实测速度曲线和训练后的网络，对对应的能耗进行拟合，并获得时间与能耗的关系曲线；步骤5，使用列车区间运行时间优化模块，采用深度强化学习算法，综合考虑列车全线能耗、乘客旅行体验和运营管理要求，设计目标函数，通过调整各个区间的运行时间，最大化该目标函数的值；步骤3所述神经网络能耗拟合模块，使用的列车实测速度、牵引电流、辅变电流、制动电阻电流均为间隔为0.1s的离散的点，对于每个时刻，输入量为当前时刻及前后各10个时刻的速度值、列车当前位置的坡道参数、列车当前位置的弯道参数，期望输出量为列车在该时刻的功率，利用误差反向传播算法对网络的参数进行更新，具体步骤如下：(1)确定网络参数：包括网络层数、每层神经元个数、激活函数种类；(2)确定训练参数：包括参数的更新方法、更新步长、终止条件；(3)计算列车时间-位置曲线：根据实测的列车速度曲线，将速度对时间进行积分运算，得到列车的时间-位置曲线；(4)计算每个时刻列车所处位置的线路参数：根据列车时间-位置曲线，以0.1s为间隔，获得列车在每个时刻的位置，查表获得该位置的坡道参数和弯道参数；(5)计算每个时刻列车的功率：根据实测的网压u、牵引电流idr、辅变电流iaux，以0.1s为间隔，计算列车在每个时刻的功率p，计算方法如下：p＝u(ndridr-nauxiaux)其中ndr为列车上的牵引变压器数量，naux为列车上的辅助变压器数量；(6)训练网络：以一个时刻前后各10个时刻的速度值、该时刻列车所在位置的坡度、该时刻列车所在位置的曲率半径、该时刻的功率作为一组数据，每次将多组数据作为一个小批量，将速度、坡度、曲率半径作为输入，将功率作为期望输出值，使用均方差作为损失函数，并进行误差的反向传播；不断训练，直至终止条件达成；步骤4所述时间-能耗曲线拟合模块，利用神经网络能耗拟合模块所训练出的网络参数，将不同的速度曲线作为网络的输入，计算对应的能耗值，将时间和能耗的关系绘制在二维坐标系上，得到时间与能耗的关系曲线，具体步骤如下：(1)计算列车时间-位置曲线：根据实测的列车速度曲线，将速度对时间进行积分运算，得到列车的时间-位置曲线；(2)计算每个时刻列车所处位置的线路参数：根据列车时间-位置曲线，以0.1s为间隔，获得列车在每个时刻的位置，查表获得该位置的坡道参数和弯道参数；(3)预测功率：以一个时刻前后各10个时刻的速度值、该时刻列车所在位置的坡度、该时刻列车所在位置的曲率半径、该时刻的功率作为一组数据，作为网络的输入，得到该时刻的功率预测值；(4)计算能耗：将列车在一个区间的功率预测值对时间积分，得到列车在这个区间的能耗；(5)绘制时间-能耗曲线：对一个区间的多条速度曲线进行以上(1)～(4)步骤的操作，每条速度曲线都对应一个运行时间和拟合能耗，将运行时间和拟合能耗的关系绘制在二维坐标系上，得到时间与能耗的关系曲线。2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，步骤1所述的基本数据模块包括线路数据模块、列车运行数据模块、地铁运营数据模块、优化参数模块，该四个模块均为数据输入模块，为列车牵引能耗计算模块和列车区间运行时间优化模块提供初始参数，其中：线路数据模块，分为车站数据、坡道数据、弯道数据；列车运行数据模块，提供列车运行时的实测数据，包括列车速度、牵引电流、辅变电流；地铁运营数据模块，提供列车每个运行区间的客流、列车原始的时刻表和换乘站数据；优化参数模块，用于神经网络能耗拟合的参数设置，包括神经网络层数、每层神经元个数、激活函数种类、迭代次数；还用于深度强化学习算法的参数设置，包括深度强化学习算法种类、神经网络层数、每层神经元个数、激活函数种类、迭代次数、奖励函数各个组成部分的比重及所选算法对应的超参数。3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，步骤2所述的建立列车牵引能耗计算模块，包括神经网络能耗拟合模块与时间-能耗曲线拟合模块，其中：神经网络能耗拟合模块：利用线路数据、列车实测速度、实测能耗对神经网络进行训练，更新网络参数，获得能耗拟合模型；时间-能耗曲线拟合模块：将更多的实测速度曲线作为训练后的神经网络的输入，计算列车区间运行能耗，获得时间-能耗曲线。4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的城市轨道交通列车时刻表优化方法，其特征在于，步骤5所述列车区间运行时间优化模块，在时间-能耗曲线拟合模块求解的基础上，采用深度强化学习算法综合考虑列车全线能耗、乘客旅行体验和运营管理要求，设计目标函数，通过调整各个区间的运行时间，最大化该目标函数的值，具体步骤如下：(1)选择算法：选择深度强化学习中基于策略的方法中的一种，包括策略梯度VPG、优势行动器-评判器A2C、近端策略优化PPO；(2)建立网络：使用的神经网络有两个，一个为行动网络，用来确定一个状态下，应该增加运行时间的区间和应该减少运行时间的区间；另一个为评判网络，用来估算一个状态的价值；VPG仅使用了行动网络，而A2C和PPO使用了行动网络和评判网络；如果轨道交通线路全线区间数为n，则行动网络的输入神经元数量为n，输出分为增分支和减分支，每个分支的输出神经元数量为n+1；评判网络的输入神经元数量为n，输出神经元数量为1；行动网络的两个输出分支之前均使用softmax函数，使得输出神经元输出值之和为1；其余部分每两层之间使用ReLU作为激活函数；(3)初始化网络参数和训练相关参数：初始化行动网络的参数，包括公共部分的参数θ、确定增加运行时间的区间的分支参数αinc和确定减少运行时间的区间的分支参数αdec；初始化评判网络的参数φ；初始化经验重放区R；初始化迭代回合数；(4)开始一个回合：将长度为n的零向量作为初始状态st，输入给行动网络；向量中的每个值代表一个区间的运行时间相对原时刻表的变化量，单位为秒；初始状态为零向量，即列车按原时刻表运行；(5)网络前向传播：根据网络的参数，计算行动网络两个分支的输出；以每个输出神经元的输出量作为概率，从增分支和减分支各选择一个神经元，分别代表应该增加运行时间的区间编号应该减少运行时间的区间编号以输入的向量为基准，对这两个区间的运行时间分别增加和减少1秒，获得新的状态st+1；如果任意一个分支选择了多余的一个神经元，则当前回合结束；(6)计算奖励：对于一个状态，目标函数为其中Ei代表列车在第i个区间的能耗，k1Ei代表能耗对目标函数的影响，能耗越低，奖励函数越大；pi代表第i个区间客流量的归一化值，δtri代表第i个区间的运行时间相对于原时刻表的调整量，k2piδtri表示乘客旅行体验对目标函数的影响，该项与乘客平均旅行时间变化量正相关，乘客平均旅行时间越短，该项越小，奖励函数越大；Fi是一个标志位，如果编号为i的站是换乘站或终点站，它的值为1，否则为0，该项代表运营管理对目标函数的影响，此处考虑换乘站的影响，列车到达换乘站的准时程度影响地铁公司的运营管理压力，列车到达换乘站越准时，该项越小，目标函数越大；目标函数三项前面的系数k1、k2、k3，表示三项在目标函数中的权重，根据实际情况设定，权重越大，该项对目标函数的影响就越大；函数的自变量δtr是由所有区间的运行时间调整量组成的一个向量，式子中的能耗数据E和客流数据p均经过了标准化处理；奖励值r为前后两个状态下，目标函数之差，即r＝f(st+1)-f(st)检查新的状态st+1下目标函数值是否为历史最高值，如果是则将新状态和对应的目标函数值保存；(7)保存状态转换情况：将保存到经验重放区R内；(8)循环迭代：将更新后的状态st+1作为网络的输入，不断重复步骤(5)～(7)，直至一个回合结束；(9)更新网络参数：使用步骤(1)中选择的深度强化学习算法更新网络参数，更新完成后，清空经验重放区；(10)开始下一回合：循环执行(4)～(9)，直到达到终止回合数，结束训练；(11)输出结果：输出最高的目标函数值及其对应的状态。, source_sentence: 1.一种智能供电系统，其特征在于，包括用户终端、区域分布模块、预警分级模块、运行监测模块、数据采集模块、环境监测模块、供电管控模块以及服务器，所述区域分布模块用于将供电区域进行划分，将供电区域划分为若干个监测区域，并将监测区域标记为u，u=1，2，……，z，z为正整数，所述区域分布模块将划分后的监测区域发送至服务器，所述服务器将划分后的监测区域分别发送至运行监测模块和环境监测模块；所述数据采集模块用于采集监测区域内供电系统的实时运行数据和实时环境数据并发送至服务器，所述服务器将实时运行数据发送至运行监测模块、实时环境数据发送至环境监测模块；

所述服务器中存储有供电系统的标准运行数据和标准环境数据，将标准运行数据发送至运行监测模块，将标准环境数据发送至环境监测模块；所述运行监测模块用于对监测区域内供电系统的运行状况进行监测，监测得到监测区域内供电系统的运行偏离系数反馈至服务器；所述环境监测模块用于对监测区域内供电系统的环境状况进行监测，监测得到监测区域内供电系统的环境偏差系数反馈至服务器，所述服务器将运行偏离系数和环境偏差系数发送至预警分级模块，并将监测区域的运行偏离系数标记为YXu、环境偏差系数标记为HXu；

预警分级模块依据监测区域的运行偏离系数和环境偏差系数对监测区域进行预警分级，生成高危预警信号、中危预警信号和低危预警信号反馈至服务器，服务器依据工作人员负责的供电区域将高危预警信号和中危预警信号发送至对应的用户终端，工作人员前往高危预警信号和中危预警信号对应的监测区域，同时，所述服务器将高危预警信号、中危预警信号和低危预警信号发送至供电管控模块，供电管控模块依据信号为监测区域设定对应的管控措施。

2.根据权利要求1所述的一种智能供电系统，其特征在于，所述服务器连接有若干个用户终端，所述用户终端用于工作人员输入个人信息后注册登录系统，并将个人信息发送至服务器内存储。

3.根据权利要求2所述的一种智能供电系统，其特征在于，个人信息包括人员姓名、实名认证的手机号码、入职时间、个人照片和负责的供电区域；

实时运行数据为供电系统的实时电流值和实时电压值；

实时环境数据为环境温度值、环境降雨量和环境风力值；

标准运行数据包括标准电流变化速率、标准电压变化速率，标准环境数据包括标准温度值、标准湿度值和标准风力值。

4.根据权利要求3所述的一种智能供电系统，其特征在于，所述运行监测模块的监测过程具体如下：

步骤一：设定供电系统的监测时段，并在监测时段中设定三组时间点Tui，i=1，2，3，i代表时间点的编号；

步骤二：获取在监测时段中各个时间点时监测区域的实时电流值LTui和实时电压值YTui；

步骤三：结合公式计算得到在监测时段中监测区域内供电系统的实时电流变化速率LBSu；

同理，结合公式计算得到在监测时段中监测区域内供电系统的实时电压变化速率YBSu；

步骤四：获取监测区域内供电系统对应的标准电流变化速率和标准电压变化速率，将标准电流变化速率与实时电流变化速率进行比对、标准电压变化速率与实时电压变化速率进行比对，得到监测区域内供电系统的电流变化速率差CLBSu和电压变化速率差CYBSu；

步骤五：将电流变化速率差CLBSu和电压变化速率差CYBSu代入计算式YPu=CLBSu×a1+CYBSu×a2计算得到监测区域内供电系统的运行偏离值YPu；式中，a1和a2均为固定数值的权重系数，且a1和a2的取值均大于零；

步骤六：若YPu＜X1，则监测区域内供电系统的运行偏离系数为α1；

若X1≤YPu＜X2，则监测区域内供电系统的运行偏离系数为α2；

若X2≤YPu，则监测区域内供电系统的运行偏离系数为α3；其中，X1和X2均为运行偏离阈值，且X1＜X2。

5.根据权利要求4所述的一种智能供电系统，其特征在于，运行偏离系数α1的取值小于运行偏离系数α2的取值，运行偏离系数α2的取值小于运行偏离系数α3的取值。

6.根据权利要求5所述的一种智能供电系统，其特征在于，所述环境监测模块的监测过程具体如下：

步骤S1：获取监测区域内供电系统在各个时间点时的环境温度值WTui、环境降雨量STui和环境风力值FTui；

步骤S2：各个时间点时的环境温度值比对标准温度值，取绝对值后得到三组温度差值CWTui，三组温度差值相加求和取平均值得到监测区域内供电系统的环境温差值JCWTu；

同理，得到监测区域内供电系统的环境湿差值JCSTu和环境风力差值JCFTu；

步骤S3：将环境温差值JCWTu、环境湿差值JCSTu和环境风力差值JCFTu代入计算式HPu=JCWTu×c1+JCSTu×c2+JCFTu×c3计算得到监测区域内供电系统的环境偏差值HPu；式中，c1、c2和c3均为固定数值的比例系数，且c1、c2和c3的取值均大于零；

步骤S4：若YPu＜Y1，则监测区域内供电系统的环境偏差系数为β1；

若Y1≤YPu＜Y2，则监测区域内供电系统的环境偏差系数为β2；

若Y2≤YPu，则监测区域内供电系统的环境偏差系数为β3；其中，Y1和Y2均为环境偏差阈值，且Y1＜Y2。

7.根据权利要求6所述的一种智能供电系统，其特征在于，环境偏差系数β1的取值小于环境偏差系数β2的取值，环境偏差系数β2的取值小于环境偏差系数β3的取值。

8.根据权利要求7所述的一种智能供电系统，其特征在于，所述预警分级模块的工作过程具体如下：

步骤SS1：若YXu≥M1且HXu≥N1，则判定监测区域为供电高危区域，生成高危预警信号；

步骤SS2：若YXu＜M1且HXu≥N1或YXu≥M1且HXu＜N1，则判定监测区域为供电中危区域，生成中危预警信号；

步骤SS3：若YXu＜M1且HXu＜N1，则判定监测区域为供电低危区域，生成低危预警信号；式中，M1与YXu相对应，N1与HXu相对应，M1为运行偏离系数的预设值，N1为环境偏差系数的预设值，且M1和N1均为固定数值。

9.根据权利要求8所述的一种智能供电系统，其特征在于，管控措施具体为：

若监测区域为供电高危区域，设定全天二十四小时的监测时段、增设监测点和监测站、工作人员定期对供电系统进行维护；

若监测区域为供电中危区域，设定每间隔周期为两小时的监测时段、增设监测点和监测站；

若监测区域为供电低危区域，设定每间隔周期为四小时的监测时段。
sentences: 1.一种直流充电设备的功率分配系统，其特征在于：它包括至少两组充电模块（2）与充电终端（4）和功率分配装置（3），所述功率分配装置（3）分别连接于所述充电模块（2）和充电终端（4）之间，所述充电模块（2）与电网（1）连接；所述功率分配装置（3）包括多个功率分配单元，每个功率分配单元包括输入端口（31）、第一开关模块（32）和输出端口（34），每组充电模块（2）连接一个输入端口（31），所述输出端口（34）连接充电终端（4），所述输入端口（31）和输出端口（34）之间串联一组第一开关模块（32）。

2.根据权利要求1所述的一种直流充电设备的功率分配系统，其特征在于：所述充电终端（4）的数量不大于充电模块（2）的数量。

3.根据权利要求1所述的一种直流充电设备的功率分配系统，其特征在于：每个输入端口（31）和对应的输出端口（34）组成一个输出回路，任意两个输出回路之间连接一组第二开关模块（33），若有N个输出回路，则有组第二开关模块（33）用于连接所有的输出回路，N组第一开关模块（32）用于闭合输出回路。
, 1.一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，包括用户终端、检测核验模块、数据采集模块、运行监测模块、大数据模块、检测评定模块、环境监测模块以及服务器，所述数据采集模块用于采集断路器的运行数据和环境数据，并将运行数据和环境数据发送至服务器；所述用户终端用于工作人员输入断路器的型号和对应的检测评定阈值，并将断路器的型号和对应的检测评定阈值发送至服务器，所述服务器将断路器的型号发送至大数据模块，大数据模块依据型号获取断路器的标准运行数据、标准环境数据和检测评定数据，并将断路器的标准运行数据、标准环境数据和检测评定数据反馈至服务器；

所述服务器将断路器的环境数据发送至环境监测模块，所述环境监测模块用于对断路器的环境数据进行监测，监测得到断路器的环境偏差和对应的环境偏差系数并反馈至服务器；所述服务器将断路器的运行数据发送至运行监测模块，所述运行监测模块用于对断路器的运行数据进行监测，监测得到断路器的运行偏差等级和对应的运行偏差系数并反馈至服务器，所述服务器将断路器的运行偏差等级和对应的运行偏差系数、环境偏差等级和对应的环境偏差系数发送至检测评定模块，所述检测评定模块用于对断路器的运行情况进行检测评定，生成运行正常信号或运行异常信号并反馈至服务器，所述服务器将接收到的运行正常信号或运行异常信号反馈至用户终端；

在接收到运行异常信号时，所述检测核验模块用于对断路器的异常运行情况进行核验，生成检测准确信号或检测偏差信号并反馈至服务器，所述服务器将检测准确信号或检测偏差信号发送至用户终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，运行数据包括断路器的运行温度值、运行振幅值、运行电压值、运行电流值；环境数据包括断路器所在地的环境温度值、环境湿度值、环境风力值；

标准运行数据包括断路器的标准温度变化速率、标准电压变化速率、运行温度阈值、运行湿度阈值、运行电压值和运行电流值，标准环境数据包括断路器的环境温度阈值、环境湿度阈值和环境风力阈值，检测评定数据包括断路器的检测评定值。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，所述环境监测模块的监测过程具体如下：

步骤一：将断路器标记为u，u＝1，2，……，z，z为正整数；获取断路器所在地未来十五天的天气预报，通过天气预报得到断路器所在地未来十五天的环境温度值、环境湿度值和环境风力值；

步骤二：将断路器所在地未来十五天的环境温度值、环境湿度值、环境风力值取平均值，得到断路器所在地未来十五天的环境温度均值JWDu、环境湿度均值JSDu和环境风力均值JFLu；

步骤三：获取断路器所在地的海拔，依据断路器所在地海拔得到对应的环境温度阈值YHWDu、环境湿度阈值YHSDu和环境风力阈值YHFLu；

步骤四：利用公式WCu＝|JWDu-YHWDu|计算得到断路器环境温度均值与环境温度阈值的差值得到环境温度差值WCu；

同理，计算得到断路器的环境湿度差值SCu和环境风力差值FCu；

步骤五：将环境温度差值WCu、环境湿度差值SCu和环境风力差值FCu代入计算式计算得到断路器的环境偏差值HPu，公式具体如下：

式中，a1、a2和a3均为固定数值的比例系数，且a1、a2和a3的取值均大于零；

步骤六：若HPu＜X1，则断路器的环境偏差等级为第三环境偏差等级，并设定对应的环境偏差系数；

若X1≤HPu＜X2，则断路器的环境偏差等级为第二环境偏差等级，并设定对应的环境偏差系数；

若X1≤HPu，则断路器的环境偏差等级为第一环境偏差等级，并设定对应的环境偏差系数；式中，X1和X2均为环境偏差阈值，且X1＜X2。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，第三环境偏差等级的环境偏差系数小于第二环境偏差等级的环境偏差系数，第二环境偏差等级的环境偏差系数小于第一环境偏差等级的环境偏差系数。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，所述运行监测模块的监测过程具体如下：

步骤S1：获取断路器前一天的运行数据，得到运行数据中的运行温度值和运行电压值；

步骤S2：在前一天中设定任意的三个时间点t1、t2和t3，获取在三个时间时断路器对应的运行温度值和运行电压值，分别标记为WDut1、WDut2、WDut3、DYut1、DYut2、DYut3；其中，t1＜t2＜t3；

步骤S3：利用公式计算时间点t1至时间点t2之间断路器的温度变化速率WBS1u，利用公式时间点t2至时间点t3之间断路器的温度变化速率WBS2u；

同理，结合计算时间点t1至时间点t2之间断路器的电压变化速率DBS1u、时间点t2至时间点t3之间断路器的电压变化速率DBS2u；

步骤S4：温度变化速率WBS1u与温度变化速率WBS2u计算均值得到断路器的温度变化均速率WBJSu，电压变化速率DBS1u与电压变化速率DBS2u计算均值得到断路器的电压变化均速率DBJSu；

步骤S5：获取断路器对应的标准温度变化速率WBSu和标准电压变化速率DBSu，计算标准温度变化速率与温度变化均速率的差值得到断路器的温度变化速率差WBSCu，计算标准电压变化速率与电压变化均速率的差值得到断路器的电压变化速率差DBSCu；

步骤S6：结合公式YPu＝WBSCu×b1+DBSCu×b2计算得到断路器的运行偏差值YPu；式中，b1和b2均为固定数值的权重系数，且b1和b2的取值均大于零；

步骤S7：若YPu＜Y1，则断路器的运行偏差等级为第三运行偏差等级，并设定对应的运行偏差系数；

若Y1≤YPu＜Y2，则断路器的运行偏差等级为第二运行偏差等级，并设定对应的运行偏差系数；

若Y2≤YPu，则断路器的运行偏差等级为第一运行偏差等级，并设定对应的运行偏差系数；式中，Y1和Y2均为运行偏差阈值，且Y1＜Y2。

6.根据权利要求5所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，第三运行偏差等级的运行偏差系数小于第二运行偏差等级的运行偏差系数，第二运行偏差等级的运行偏差系数小于第一运行偏差等级的运行偏差系数。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，所述检测评定模块的工作过程具体如下：

步骤SS1：获取断路器的运行偏差系数和运行偏差系数，分别标记为PC1u和PC2u；

步骤SS2：获取断路器的故障次数，并将故障次数标记为GZu；获取断路器上一次故障与本次故障的间距时长，每个间隔时长计算均值后得到断路器的正常运行时长ZYTu；

步骤SS3：结合公式计算得到断路器的检测评定值JPu；式中，α和β均为固定数值，且α和β的取值均大于零；

步骤SS4：获取断路器的检测评定阈值YJPu，计算检测评定阈值与检测评定值之间的差值得到断路器的检测评定差值JPCu；

步骤SS5：若断路器的检测评定差值JPCu在误差范围内，则生成运行正常信号；

若断路器的检测评定差值JPCu不在误差范围内，则生成运行异常信号。

8.根据权利要求7所述的一种基于数据监测的断路器运行检测系统，其特征在于，所述检测核验模块的核验过程具体如下：

步骤P1：获取断路器的检测评定次数，并将检测评定次数标记为CSu；

步骤P2：获取断路器每次检测评定时的检测评定值JPui，i＝1，2，……，x，x为正整数，i为检测评定次数的编号，利用公式计算得到断路器的检测评定均值JJPu；

步骤P3：将检测评定均值作为断路器的检测核验值，结合公式计算当前断路器的检测评定值与检测核验值的差值并记为检测核验差值HYCu；

步骤P4：若当前断路器的检测核验差值HYCu在误差范围内，则生成检测准确信号，若当前断路器的检测核验差值HYCu在误差范围内，则生成检测偏差信号。, {1.基于弹簧零位基准和激光自准直测量的弹簧隔振平台，其特征在于弹簧隔振平台台体(6)配置在3个或3个以上均匀分布的隔振器(4)上，隔振器(4)配置在基座(5)上，所述隔振器(4)由隔振器基座(4a)、隔振器支架(4b)和隔振器工作台(4c)构成，隔振器工作台(4c)安装在隔振器基座(4a)内，隔振器支架(4b)配置在隔振器基座(4a)外侧部上，在各个隔振器(4)与弹簧隔振平台台体(6)之间配置水平位移执行器(8)，所述的水平位移执行器(8)采用水平放置的直线型音圈电机，水平位移执行器(8)的直线型音圈电机动子(8a)与弹簧隔振平台台体(6)固连，水平位移执行器(8)的直线型音圈电机定子(8b)配置在隔振器支架(4b)上；测量弹簧隔振平台台体(6)六自由度姿态的激光位置测量光路由He-Ne激光器(1)、激光自准直系统(2)、零位基准装置(3)、台体姿态光电检测器(7)、台体姿态分光棱镜(10)构成，其中台体姿态光电检测器(7)、台体姿态分光棱镜(10)固装在弹簧隔振平台台体(6)下端面上，所述的台体姿态分光棱镜(10)包括第一分光棱镜(10a)、第二分光棱镜(10b)、第三分光棱镜(10c)和第四分光棱镜(10d)，且第一分光棱镜(10a)位于激光自准直系统(2)的透射激光光路上，第二分光棱镜(10b)位于第一分光棱镜(10a)的透射光路上，第三分光棱镜(10c)位于第一分光棱镜(10a)的反射光路上，第四分光棱镜(10d)位于第三分光棱镜(10c)的反射光路上；所述的台体姿态光电检测器(7)包括第一光电检测器(7a)、第二光电检测器(7b)、第三光电检测器(7c)和第四光电检测器(7d)，其中第一光电检测器(7a)位于第二分光棱镜(10b)的透射光路上，第二光电检测器(7b)位于第二分光棱镜(10b)的反射光路上，第三光电检测器(7c)位于第四分光棱镜(10d)的透射光路上，第四光电检测器(7d)位于第四分光棱镜(10d)的反射光路上；所述的激光自准直系统(2)由激光扩束准直系统(11)、凸透镜(12)、平漂与角漂检测光电检测器(13)、光束调整机构(14)、平漂与角漂检测分光棱镜(9)构成，其中光束调整机构(14)位于激光扩束准直系统(11)和平漂与角漂检测分光棱镜(9)之间，凸透镜(12)位于平漂与角漂检测分光棱镜(9)和平漂与角漂检测光电检测器(13)之间，光束调整机构(14)包括可调整相对位置间距和角度的楔角棱镜A(14a)、楔角棱镜B(14b)；所述的零位基准装置(3)包括零位基准光电检测器安装平台(3a)和固有频率低于0.5Hz的被动减振器(3b)，零位基准光电检测器安装平台(3a)通过被动减振器(3b)安装在基座(5)上，并位于激光自准直系统(2)的下侧折射光路上；由平漂光电检测器(13a)和角漂光电检测器(13b)构成的平漂与角漂检测光电检测器(13)固装在零位基准装置(3)的零位基准光电检测器安装平台(3a)上，平漂、角漂光电检测器(13a、13b)接收面分别与各自运动方向水平，且接收面中心与对应光束中心重合。,2.根据权利要求1所述的基于弹簧零位基准和激光自准直测量的弹簧隔振平台，其特征在于所述的台体姿态光电检测器(7)和平漂与角漂检测光电检测器(13)包括位置敏感器件PSD、图像传感器CCD、四象限探测器QPD和硅光电池。,3.根据权利要求1所述的基于弹簧零位基准和激光自准直测量的弹簧隔振平台，其特征在于所述的被动减振器(3b)采用弹簧结构，且被动减振器(3b)为零刚度减振器。}, source_sentence: 1.一种基于三相逆变电源装置的轨道交通供电系统，包括牵引供电系统和低压供配电系统，其特征是：从地方电网引入两回外部进线电源(1)，通过一个中压供电环网(3)向工程沿线若干个牵引降压混合变电所(B1)和降压变电所(B2)供电，该两回外部进线电源(1)分别通过变电所中压开关(2)引入变电所中压I段母线(21)，该中压供电环网(3)通过变电所中压开关(2)与工程沿线的牵引降压混合变电所(B1)和降压变电所(B2)的变电所中压I段母线(21)相连。

2.如权利要求1所述一种基于三相逆变电源装置的轨道交通供电系统，其特征是：所述牵引降压混合变电所(B1)内，变电所中压I段母线(21)通过变电所中压开关(2)与整流变压器(5)相连，再与牵引整流装置(6)相连，整流输出DC1500V或DC750V直流电源至变电所直流母线(7)，输出连接至工程线路的直流牵引网(8)；在牵引变电所附近通过牵引网绝缘分段(9)将直流牵引网(8)分为左右两侧，机车车辆(10)通过直流牵引网(8)取电实现正常运行，该部分构成牵引供电系统。

3.如权利要求2所述一种基于三相逆变电源装置的轨道交通供电系统，其特征是：所述各牵引降压混合变电所(B1)和降压变电所(B2)内，变电所中压I段母线(21)通过变电所中压开关(2)与变电所内配置的一台配电变压器(11)相连，降压输出一回0.4kV低压电源；同时各变电所内配置的一套三相逆变电源装置(4)与直流牵引网(8)相连取得DC1500V或DC750V输入电源，逆变输出一回独立的0.4kV低压电源；该两回独立的0.4kV低压电源共同向低压动照一级负荷(12)供电，该部分构成低压供配电系统。
sentences: 1.一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，包括能量管理平台、由多个海上油田平台构建的海上油田群组以及能量调用模块，所述能量管理平台与所述海上海上油田群组电性连接，所述能量管理平台还与所述能量调用模块电性连接，其中：

所述海上油田群组，用于采集海上油田平台的运行参数，将该运行参数进行处理后发送给能量管理平台；

所述能量管理平台，用于接收海上油田群组发送的运行参数，进行能量匹配建模，完成能量匹配任务，并将能量调用指令发送给能量调用模块；

所述能量调用模块，用于接收能量调用指令，向海上油田群组分配能量调用任务。

2.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述海上油田平台包括信号采集端、信号转化端、信号存储端和信号发送端，所述信号采集端与所述信号转化端电性连接，所述信号转化端和所述信号存储端电性连接，所述信号存储端与所述信号发送端电性连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述信号采集端用于采集海上油田平台的运行参数，并将采集得到的运行参数发送给信号转化端，所述信号转化端接收所述信号采集端发送的运行参数，将该运行参数转化为数字信号后发送给信号存储端，信号存储端接收该数字信号并发送给信号发送端。

4.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量管理平台包括信号接收端、能量匹配端和电网信息获取端、指令传输端和反馈端，所述信息接收端和电网信息获取端均与能量匹配端电性连接，所述能量匹配端和所述指令传输端电性连接。

5.根据权利要求4所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量管理平台还包括有反馈端，所述反馈端与所述指令传输端电性连接。

6.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量调用模块包括有能量调度模块、指令接收模块和指令发送模块，所述能量调度模块分别与指令接收模块、指令发送模块电性连接。

7.根据权利要求6所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述能量调用模块还包括有互联网云端，所述互联网云端与所述能量调度模块电性连接。

8.根据权利要求1-7任一所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，还包括有储能模块，所述储能模块与所述能量管理平台电性连接，储能模块用于存储能量互联后剩余能量的存储。

9.根据权利要求8所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述储能模块包括有指令接收端和匹配单元，所述指令接收端与所述匹配单元电性连接，所述指令接收端用于接收能量调用模块发送的能量调用指令，并将该能量调用指令发送给匹配单元，由匹配单元进行能量匹配存储。

10.根据权利要求9所述的一种基于岸基供电的海上油田群组的互联能量管理系统，其特征在于，所述储能模块还包括有统计单元和显示单元，所述统计单元与所述显示单元电性连接。, 1.一种供电自动切换方法，用于轨道交通中压环网供电系统，其特征在于，所述供电自动切换方法包括：获取中压环网供电系统中每个供电区的供电检测数据，其中，所述供电检测数据包括外供电进线电压、外供电进线断路器状态、外供电进线断路器电流、变电所母线电压、环网断路器状态、环网断路器电流、环网断路器对应的跳闸信号；根据所述供电检测数据识别故障供电区和故障类型，并根据故障类型确定采用的切换控制模式，其中，所述切换控制模式包括外供电故障切换模式和单环网内故障切换模式；根据所述切换控制模式对所述故障供电区的供电进行切换；其中，所述根据所述供电检测数据识别故障供电区和故障类型，并根据故障类型确定采用的切换控制模式，包括：若确定所述外供电进线电压小于进线电压阈值、所述外供电进线断路器处于合闸状态、所述外供电进线断路器电流小于电流阈值、所述变电所母线电压小于母线电压阈值，则对应供电区为所述故障供电区，并确定为外部供电故障，采用所述外供电故障切换模式；若确定所述环网断路器处于分闸状态、所述环网断路器电流小于电流阈值、检测到所述环网断路器对应的跳闸信号，则对应供电区为故障供电区，并确定为环网内部故障，采用所述单环网内故障切换模式。2.根据权利要求1所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述根据所述切换控制模式对所述故障供电区的供电进行切换，包括：判断所述故障供电区的相邻供电区的外供电进线电压是否大于所述进线电压阈值，且所述相邻供电区的外供电进线断路器处于合闸状态；如果是，发送控制所述故障供电区的进线断路器的分闸控制信号，并发送断开所述故障供电区的均分开关的控制信号，以及，发送关闭所述故障供电区与所述相邻供电区之间的联络开关的控制信号。3.根据权利要求1所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述根据所述切换控制模式对所述故障供电区的供电进行切换，包括：确定所述故障供电区中的子故障供电区，其中，所述故障供电区中变电所母线电压小于母线电压阈值的环网区域为所述子故障供电区；判断所述子故障供电区的相邻供电区的外供电进线电压是否大于进线电压阈值，且所述子故障供电区的相邻供电区的外供电进线断路器处于合闸状态；如果是，发送关闭所述子故障供电区与所述相邻供电区之间的联络开关的控制信号。4.根据权利要求1-3任一项所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述供电自动切换方法还包括：接收切换反馈信号，并根据所述切换反馈信号进行切换状态提示。5.根据权利要求1-3任一项所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述供电自动切换方法还包括：发送通讯故障检测信号，并接收通讯反馈信号，根据所述通讯反馈信号判断通讯是否故障。6.根据权利要求1所述的供电自动切换方法，其特征在于，所述供电检测数据包括外供电进线电压、变电所母线电压、断路器跳闸信号，所述供电自动切换方法还包括：确定同一供电区的所述外供电进线电压大于进线电压阈值、且所述变电所母线电压小于母线电压阈值、且未检测到所述断路器跳闸信号，识别为人工分闸操作。7.一种监控系统，其特征在于，包括：通讯装置，用于接收轨道交通中压环网供电系统每个供电区的供电检测数据；轨道交通电力监控系统，包括切换控制模块，所述切换控制模块用于执行如权利要求1-6任一项所述的供电自动切换方法。8.一种轨道交通中压环网系统，其特征在于，包括：供电系统，包括多个供电区，外供电引线通过进线断路器分别为每个所述供电区供电，相邻供电区之间设置联络开关，每个供电区包括多个变电所，每个变电所通过环网断路器连接；智能电子设备，用于检测所述供电系统中每个所述供电区的供电检测数据；如权利要求7所述的监控系统，所述监控系统与所述智能电子设备通过监控数据网络进行通讯。, {1.一种通过硬件实现的图像二值化处理方法，包括：,RAM初始化步骤：将用于记录各个像素值的像素个数的随机存取存储器(RAM)初始化为零，所述RAM包含256个数据存储单元，每个数据存储单元在RAM中的地址对应于其记录像素个数的像素值；,图像读取步骤：通过直接内存存取(DMA)单元，读取待处理图像，每读入一个或多个像素值，将所述RAM中该像素值对应的数据存储单元中的像素个数值累积加1，直至完成待处理图像的读取为止；,总乘积和值计算步骤：通过至少两组第一乘法器，并行地计算其对应分区内的各个所述像素值与其像素个数值的乘积和值，并且将各个乘积和值相加得到总乘积和值GSUM，其中，每组所述第一乘法器对应于所述RAM的一个分区；,类间方差计算步骤：通过至少三个第二乘法器以及除法器并根据所述总乘积和值GSUM，迭代地计算对应于各个像素值的类间方差值G,，并且通过比较器将计算得到的类间方差值G,与已有的最大类间方差值G,进行比较，获得当前的最大类间方差值G,"，i∈[0,255]；",阈值确定步骤：将经过迭代计算和比较获得的最大类间方差值G,作为图像二值化的阈值。,2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过主状态机执行所述图像二值化处理方法，通过子状态机执行所述类间方差计算步骤。,3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述RAM的寻址位宽为8，所述RAM的数据读入宽度为2,"，n∈[0,7]。",4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其中，所述至少两组第一乘法器为两组，,在所述总乘积和值计算步骤，第一组第一乘法器从地址0开始，将各个地址对应的像素值与其像素个数进行相乘累加，累加到地址127为止，第二组第一乘法器从地址255开始，并行地将各个地址对应的像素值与其像素个数进行相乘累加，累加到地址128为止，再将第一组第一乘法器累加得到的乘积和值与第二组第一乘法器累加得到的乘积和值相加，获得所述总乘积和值GSUM。,5.根据权利要求4所述的方法，其中，,在所述类间方差计算步骤中，通过以下公式迭代地计算获得对应于像素值i的类间方差值G,：,其中，S为待处理图像的总像素个数，Num,为像素值i对应的像素个数，GSum,为从0像素值与其对应的像素个数到像素值i与其对应的像素个数的乘积和值。,6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述至少三个第二乘法器为三个，,在所述类间方差计算步骤中，通过第一个第二乘法器计算GSum,，通过第二个第二乘法器和第三个第二乘法器并行地执行各两次乘法计算GSum,×S、GSUM×Num,、Num,×(S-Num,)以及(GSum,×S-GSUM×Num,),。,7.一种通过硬件实现的图像二值化处理装置，包括：,RAM初始化模块，用于将用于记录各个像素值的像素个数的随机存取存储器(RAM)初始化为零，所述RAM包含256个数据存储单元，每个数据存储单元在RAM中的地址对应于其记录像素个数的像素值；,图像读取模块，用于通过直接内存存取(DMA)单元，读取待处理图像，每读入一个或多个像素值，将所述RAM中该像素值对应的数据存储单元中的像素个数值累积加1，直至完成待处理图像的读取为止；,总乘积和值计算模块，用于通过至少两组第一乘法器，并行地计算其对应分区内的各个所述像素值与其像素个数值的乘积和值，并且将各个乘积和值相加得到总乘积和值GSUM，其中，每组所述第一乘法器对应于所述RAM的一个分区；,类间方差计算模块，用于通过至少三个第二乘法器以及除法器并根据所述总乘积和值GSUM，迭代地计算对应于各个像素值的类间方差值G,，并且通过比较器将计算得到的类间方差值G,与已有的最大类间方差值G,进行比较，获得当前的最大类间方差值G,，i∈[0，255]；,阈值确定模块，用于将经过迭代计算和比较获得的最大类间方差值G,确定为图像二值化的阈值。,8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述至少两组第一乘法器为两组，,第一组第一乘法器用于从地址0开始，将各个地址对应的像素值与其像素个数进行相乘累加，累加到地址127为止，,第二组第一乘法器用于从地址255开始，并行地将各个地址对应的像素值与其像素个数进行相乘累加，累加到地址128为止，,所述总乘积和值计算模块用于将第一组第一乘法器累加得到的乘积和值与第二组第一乘法器累加得到的乘积和值相加，获得所述总乘积和值GSUM。,9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述类间方差计算模块用于通过以下公式迭代地计算获得对应于像素值i的类间方差值G,：,其中，S为待处理图像的总像素个数，Num,为像素值i对应的像素个数，GSum,为从0像素值与其对应的像素个数到像素值i与其对应的像素个数的乘积和值。,10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述至少三个第二乘法器为三个，,所述类间方差计算模块用于通过第一个第二乘法器计算GSum,，通过第二个第二乘法器和第三个第二乘法器并行地执行各两次乘法计算GSum,×S、GSUM×Num,、Num,×(S-Num,)以及(GSum,×S-GSUM×Num,),。,11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时实现权利要求1～6中任一项所述图像二值化处理方法的模块。,12.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信元件和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信元件通过所述通信总线完成相互间的通信；,所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1～6中任一项所述图像二值化处理方法对应的操作。}, source_sentence: 1.一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，包括数字化控制模块(1)、能源站群组、输电线路监测模块(3)、电网稳定性监测模块(4)、供电设备监测模块(5)、发电设备监测模块(6)和负荷供电模块(7)，所述能源站群组包括若干电性连接的能源站(2)，其中：

所述数字化控制模块(1)分别与能源站群组、输电线路监测模块(3)、电网稳定性监测模块(4)、供电设备监测模块(5)、发电设备监测模块(6)电性连接，所述供电设备监测模块(5)和发电设备监测模块(6)与所述负荷供电模块(7)电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述输电线路监测模块(3)、电网稳定性监测模块(4)、供电设备监测模块(5)、发电设备监测模块(6)用于监测电网运行中供电设备、发电设备、输电线路和用电设备的运行参数，并将该运行参数发送给数字化控制模块(1)。

3.根据权利要求2所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述数字化控制模块(1)用于接收输电线路监测模块(3)、电网稳定性监测模块(4)、供电设备监测模块(5)、发电设备监测模块(6)发送的运行参数，对该运行参数进行数据分析，获取数据分析结果，依据该数据分析结果进行供配电调配。

4.根据权利要求3所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述数字化控制模块(1)包括有控制单元(11)、指令单元(14)、决策单元(13)和信息收发单元(12)。

5.根据权利要求4所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述控制单元(11)分别与指令单元14、决策单元(13)和信息收发单元(12)电性连接，所述指令单元(14)和决策单元(13)电性连接，所述决策单元(13)和信息收发单元(12)电性连接。

6.根据权利要求5所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述电网稳定性监测模块(4)包括有数据采集单元(41)、数据转化单元(42)、分析单元(43)和数据交换单元(44)，所述数据采集单元(41)、数据转化单元(42)、分析单元(43)均与数据交换单元(44)电性连接。

7.根据权利要求6所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述负荷供电模块(7)包括有需求获取单元(71)、供电统计单元(72)、匹配单元(73)和切负荷单元(74)。

8.根据权利要求7所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，所述需求获取单元(71)、供电统计单元(72)均与匹配单元(73)电性连接，所述匹配单元(73)与切负荷单元(74)电性连接。

9.根据权利要求8所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，还包括互联网云端，所述互联网云端与所述数字化控制模块(1)电性连接。

10.根据权利要求9所述的一种面向能源互联网调配管理的数字化系统，其特征在于，互联网云端用于连接互联网数据库，所述数字化控制模块(1)用于向互联网云端发送数据调用指令，互联网云端接收该数据调用指令，依据数据调用指令调取数据后发送给互联网云端。
sentences: {1.一种资源指示方法，其特征在于，包括：,获取下行控制信息；其中，所述下行控制信息包括第一信令；,当所述第一信令用于指示第一时间段内没有数据调度，以及用于确定所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源时，根据所述第一信令，处理所述终端在所述第一时间段内的行为；和/或，,当所述第一信令用于指示在第一起始时刻之后没有数据调度，以及用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源时，根据所述第一信令，处理所述终端从所述第一起始时刻之后的行为。,2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一信令包括第一指示；,其中，所述第一指示用于指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一指示用于指示从所述第一起始时刻之后到不连续接收DRX非激活态定时器计时超时时刻之间的时间段内是否为所述终端配置参考信号资源。,4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一信令包括第一位图，所述第一位图包括一个或者多个比特，所述一个或者多个比特与所述第一起始时刻之后的一个或者多个参考信号资源一一关联；,所述一个或者多个比特中任一个比特用于指示是否为所述终端在所述第一起始时刻之后配置与所述任一个比特关联的参考信号资源。,5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一信令还用于指示第二时间段，所述第二时间段的起始时刻为第二起始时刻，所述第一信令还用于指示在所述第二时间段内，为所述终端未配置所述参考信号资源。,6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一信令隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示所述第一时间段。,8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述第一信令隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示在所述第一起始时刻停止DRX持续时间定时器和DRX非激活态定时器。,9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信令，处理所述终端在所述第一时间段内的行为，包括：,当第一信令指示所述第一时间段内为所述终端配置参考信号资源时，确定在所述第一时间段内是否需要执行移动性无线电资源管理测量；当所述第一信令指示所述第一时间段内未为所述终端配置参考信号资源时，所述终端进入睡眠状态，并且在所述第一时间段内不执行移动性无线电资源管理测量；和/或，,所述根据所述第一信令，处理所述终端从所述第一起始时刻之后的行为，包括：,当第一信令指示所述第一起始时刻之后为所述终端配置参考信号资源时，确定在所述第一起始时刻之后为所述终端配置参考信号资源的时间频率位置上是否需要执行移动性无线电资源管理测量；当所述第一信令指示从所述第一起始时刻之后未为所述终端配置参考信号资源时，所述终端进入睡眠状态，并且在所述第一信令指示未为所述终端配置参考信号资源的时间频率位置上不执行移动性无线电资源管理测量。,10.一种资源指示方法，其特征在于，包括：,确定下行控制信息；,其中，所述下行控制信息包括第一信令，所述第一信令用于指示第一时间段内没有数据调度，以及用于确定所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源；和/或，所述第一信令用于指示在第一起始时刻之后没有数据调度，以及用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源；,向所述终端发送所述下行控制信息。,11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一信令包括第一指示；,其中，所述第一指示用于指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一指示用于指示从所述第一起始时刻之后到不连续接收DRX非激活态定时器计时超时时刻之间的时间段内是否为所述终端配置参考信号资源。,13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一信令包括第一位图，所述第一位图包括一个或者多个比特，所述一个或者多个比特与所述第一起始时刻之后的一个或者多个参考信号资源一一关联；,所述一个或者多个比特中任一个比特用于指示是否为所述终端在所述第一起始时刻之后配置与所述任一个比特关联的参考信号资源。,14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一信令还用于指示第二时间段，所述第二时间段的起始时刻为第二起始时刻，所述第一信令还用于指示在所述第二时间段内，为所述终端未配置所述参考信号资源。,15.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第一信令隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示所述第一时间段。,17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述第一信令隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示在所述第一起始时刻停止DRX持续时间定时器和DRX非激活态定时器。,18.一种资源指示装置，其特征在于，包括：收发单元和处理单元，其中，,所述收发单元，用于获取下行控制信息；其中，所述下行控制信息包括第一信令；,当所述第一信令用于指示第一时间段内没有数据调度，以及用于确定所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源时，所述处理单元，用于根据所述第一信令，处理所述终端在所述第一时间段内的行为；和/或，,当所述第一信令用于指示在第一起始时刻之后没有数据调度，以及用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源时，所述处理单元，用于根据所述第一信令，处理所述终端从所述第一起始时刻之后的行为。,19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述第一信令包括第一指示；,其中，所述第一指示用于指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一指示用于指示从所述第一起始时刻之后到不连续接收DRX非激活态定时器计时超时时刻之间的时间段内是否为所述终端配置参考信号资源。,21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述第一信令包括第一位图，所述第一位图包括一个或者多个比特，所述一个或者多个比特与所述第一起始时刻之后的一个或者多个参考信号资源一一关联；,所述一个或者多个比特中任一个比特用于指示是否为所述终端在所述第一起始时刻之后配置与所述任一个比特关联的参考信号资源。,22.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述第一信令还用于指示第二时间段，所述第二时间段的起始时刻为第二起始时刻，所述第一信令还用于指示在所述第二时间段内，为所述终端未配置所述参考信号资源。,23.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,24.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述第一信令隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示所述第一时间段。,25.根据权利要求23或24所述的装置，其特征在于，所述第一信令隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示在所述第一起始时刻停止DRX持续时间定时器和DRX非激活态定时器。,26.根据权利要求18-25任一项所述的装置，其特征在于，当第一信令指示所述第一时间段内为所述终端配置参考信号资源时，所述处理单元，具体用于确定在所述第一时间段内是否需要执行移动性无线电资源管理测量；当所述第一信令指示所述第一时间段内未为所述终端配置参考信号资源时，所述处理单元，具体用于控制所述终端进入睡眠状态，并且在所述第一时间段内不执行移动性无线电资源管理测量；和/或，,当第一信令指示所述第一起始时刻之后为所述终端配置参考信号资源时，所述处理单元，具体用于确定在所述第一起始时刻之后为所述终端配置参考信号资源的时间频率位置上是否需要执行移动性无线电资源管理测量；当所述第一信令指示从所述第一起始时刻之后未为所述终端配置参考信号资源时，所述处理单元，具体用于控制所述终端进入睡眠状态，并且在所述第一信令指示未为所述终端配置参考信号资源的时间频率位置上不执行移动性无线电资源管理测量。,27.一种资源指示装置，其特征在于，包括：,处理单元，用于确定下行控制信息；,其中，所述下行控制信息包括第一信令，所述第一信令用于指示第一时间段内没有数据调度，以及用于确定所述第一时间段内是否为终端配置参考信号资源；和/或，所述第一信令用于指示在第一起始时刻之后没有数据调度，以及用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源；,收发单元，用于向所述终端发送所述下行控制信息。,28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于显性指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,29.根据权利要求28所述的装置，其特征在于，所述第一信令包括第一指示；,其中，所述第一指示用于指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一指示用于指示从所述第一起始时刻之后到不连续接收DRX非激活态定时器计时超时时刻之间的时间段内是否为所述终端配置参考信号资源。,30.根据权利要求28所述的装置，其特征在于，所述第一信令包括第一位图，所述第一位图包括一个或者多个比特，所述一个或者多个比特与所述第一起始时刻之后的一个或者多个参考信号资源一一关联；,所述一个或者多个比特中任一个比特用于指示是否为所述终端在所述第一起始时刻之后配置与所述任一个比特关联的参考信号资源。,31.根据权利要求28所述的装置，其特征在于，所述第一信令还用于指示第二时间段，所述第二时间段的起始时刻为第二起始时刻，所述第一信令还用于指示在所述第二时间段内，为所述终端未配置所述参考信号资源。,32.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第一信令用于确定所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源；和/或，,所述第一信令用于确定从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：,所述第一信令用于隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源。,33.根据权利要求32所述的装置，其特征在于，所述第一信令隐式指示所述第一时间段内是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示所述第一时间段。,34.根据权利要求32或33所述的装置，其特征在于，所述第一信令隐式指示从所述第一起始时刻之后是否为所述终端配置参考信号资源，包括：所述第一信令用于指示在所述第一起始时刻停止DRX持续时间定时器和DRX非激活态定时器。,35.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令被运行时，实现上述权利要求1-9任一项所述的资源指示方法、和/或，权利要求10-17任一项所述的资源指示方法。,36.一种资源指示装置，其特征在于，所述装置包括处理器和存储介质，所述存储介质存储有指令，所述指令被所述处理器运行时，实现如权利要求1至9任一项所述的资源指示方法，或者实现权利要求10至17任一项所述的任一项所述的资源指示方法。}, 1.一种典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，应用于海上油田群电力系统，其特征在于，包括以下步骤：

S001、海上油田群电力系统发生电力故障时，工作人员通过故障上报端向运行控制中心上报故障；

S002、运行控制中心接收得到故障上报端上报的故障后发送给故障解决方案生成模块，故障解决方案生成模块先进入本地处理模式，本地处理模式无法完成时进入联网处理模式，本地处理模式或联网处理模式完成时由本地处理模式或联网处理模式生成解决方案，并依照解决方案进行故障处理；

S003、联网处理模式无法完成时，海上油田群电力系统进行切负荷作业。

2.根据权利要求1所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，步骤S002中，本地处理模式为：由故障解决方案生成模块连接故障数据库，从故障数据库寻找与故障上报端上报故障相同的故障，采用该故障的解决方案。

3.根据权利要求2所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，步骤S002中，联网处理模式为：由故障解决方案生成模块连接互联网云端，从互联网云端寻找与故障上报端上报故障相同的故障，采用该故障的解决方案。

4.根据权利要求2所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，步骤S002中，本地处理模式还包括有专家合议，由海上油田群现场专家共同给出故障的解决方案。

5.根据权利要求1所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，还包括有步骤S004：故障处理完成后，记录解决本次故障的解决方案，发送给故障解决方案生成模块，由故障解决方案生成模块录入故障数据库。

6.根据权利要求1所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，所述海上油田群电力系统包括有运行控制中心、故障上报端、故障解决方案生产模块和解决方案执行模块，所述运行控制中心与所述故障上报端通信连接，所述运行控制中心与所述故障解决方案生产模块电性连接，所述故障解决方案生产模块与所述解决方案执行模块通信连接。

7.根据权利要求6所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，所述海上油田群电力系统还包括有互联网云端和故障数据库，所述互联网云端与运行控制中心通信连接，所述故障数据库与所述故障解决方案生成模块通信连接。

8.根据权利要求7所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，所述运行控制中心包括有设备监测模块、故障接收端、数据处理模块、指令生成模块和指令发送模块，所述设备监测模块、故障接收端均与数据处理模块电性连接，数据处理模块与指令生成模块电性连接，指令生成模块与指令发送模块电性连接。

9.根据权利要求8所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，所述故障解决方案生成模块包括指令接收模块、数据调用模块和解决方案启动模块，所述指令接收模块、数据调用模块均与解决方案启动模块电性连接。

10.根据权利要求9所述的典型故障下岸基供电海上油田群运行控制方法，其特征在于，所述故障解决方案生成模块还包括有反馈模块和故障解决效果验收模块，所述反馈模块和故障解决效果验收模块均与解决方案启动模块通信连接。, 1.一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，包括智能控制平台（1）、海上油田群组、输电线路传输监测模块（3）、电网稳定性监测平台（4）、供电设备监测平台（5）、发电设备监测平台（6）和负荷供电模块（7），所述海上油田群组包括若干电性连接的海上油田平台（2），其中：

所述智能控制平台（1）分别与海上油田群组、输电线路传输监测模块（3）、电网稳定性监测平台（4）、供电设备监测平台（5）、发电设备监测平台（6）电性连接，所述供电设备监测平台（5）和发电设备监测平台（6）与所述负荷供电模块（7）电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述输电线路传输监测模块（3）、电网稳定性监测平台（4）、供电设备监测平台（5）、发电设备监测平台（6）用于监测电网运行中供电设备、发电设备、输电线路和用电设备的运行参数，并将该运行参数发送给智能控制平台（1）。

3.根据权利要求2所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述智能控制平台（1）用于接收输电线路传输监测模块（3）、电网稳定性监测平台（4）、供电设备监测平台（5）、发电设备监测平台（6）发送的运行参数，对该运行参数进行数据分析，获取数据分析结果，依据该数据分析结果进行供配电调配。

4.根据权利要求3所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述智能控制平台（1）包括有总控台（101）、指令收发模块（104）、决策模块（103）和信息接收端（102）。

5.根据权利要求4所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述总控台（101）分别与指令收发模块（104）、决策模块（103）和信息接收端（102）电性连接，所述指令收发模块（104）和决策模块（103）电性连接，所述决策模块（103）和信息接收端（102）电性连接。

6.根据权利要求5所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述电网稳定性监测平台（4）包括有电力数据采集端（401）、模数信号转化模块（402）、稳定性分析模块（403）和数据交换模块（404），所述电力数据采集端（401）、模数信号转化模块（402）、稳定性分析模块（403）均与数据交换模块（404）电性连接。

7.根据权利要求6所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述负荷供电模块（7）包括有负载需求获取模块（701）、供电设备统计模块（702）、匹配模块（703）和切负荷模块（704）。

8.根据权利要求7所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，所述负载需求获取模块（701）、供电设备统计模块（702）均与匹配模块（703）电性连接，所述匹配模块（703）与切负荷模块（704）电性连接。

9.根据权利要求8所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，还包括互联网云端（8），所述互联网云端（8）与所述智能控制平台（1）电性连接。

10.根据权利要求9所述的一种基于岸基供电的海上油田群组一体化智能控制系统，其特征在于，互联网云端（8）用于连接互联网数据库，所述智能控制平台（1）用于向互联网云端（8）发送数据调用指令，互联网云端（8）接收该数据调用指令，依据数据调用指令调取数据后发送给互联网云端（8）。
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Created: 2025-04-02 05:32:10