当前位置: 首页 > news >正文

浅谈泛在电力物联网在电力设备状态在线监测中的应用

安科瑞 华楠

摘要:随着信息化水平的不断发展,泛在电力物联网的建设提上日程,这对提升变电站电力设备在线监测水平,推动智能电网发展具有重要的指导意义。对基于物联网的电力设备状态监测系统进行了研究,概括了泛在电力物联网在线监测系统的体系结构和特征。根据变电站电力设备状态在线监测的需求,探索研究了红外热成像监测子系统和变电站环境监测子系统的系统构成,实现了对电力设备状态监测系统的优化设计。指导变电站电力设备状态监测系统的规划、设计和建设,具有十分广阔的应用前景。

关键词:信息化;泛在电力物联网;电力设备状态监测;红外热成像监测;变电站环境监测

0 引言

变电站作为电网能源输送的枢纽,其智能化会直接影响整个电网系统的智能化水平。对变电站设备进行一致、准确和频繁的系统监测是预测故障的关键。

随着电力系统信息化和智能化水平的快速发展,电力设备状态监测类型和监测手段越来越丰富多样。研究人员开发了一种视觉监控系统,用于远程操控变电站,以便系统操作人员观察环境。提出了一个变电站高压设备的在线基金项目:国家自然科学基金项目资助(61803219)监测系统,以提高变电站在线监测水平,但因监控数据类型多样,数据处理速度无法保证。随着故障监测水平的不断提升,设计了一种在电力系统故障条件下变电站接地电位上升的监测系统,但因系统受环境影响较大,测量精度较低。设计开发了一种实时的变电站监控系统以检测联络线上的低频电源振荡。将数据库创新性地应用于变电站变压器的实时监控系统,提高了变电站变压器监测的可靠性,但由于其数据量大,实时性无法得以保证。现有的电力设备状态监测方法主要针对设备本身,基本不考虑设备故障对系统的影响,不能满足智能电网对先进资产管理的要求。并且,随着用电信息采集业务规模的快速增长,存储的监测数据也呈现指数增长的趋势,对数据处理速度提出了更高的要求,现有状态监测机制无法满足该需求,其缺陷导致测量精度低、可靠性差。基于上述问题,本文提出将泛在电力物联网应用于电力设备状态监测,研究了基于电力物联网的变电站传感监控系统,采用红外热成像监测设备实现变电站温度监测,温湿度传感器、气体传感器等用于实现对变电站运行环境的实时监控,并通过无线中继器将监控数据实时传输到协议转换器,然后将数据发送到本地变电站监控系统或远程调度自动化系统,实现本地或远程控制,大大提高了系统的可靠性及可用性。

1、泛在电力物联网概述

1.1 泛在电力物联网的含义

泛在电力物联网是国家电网提出的“三型两网”战略中的第二张网,具体指的是围绕电力系统的各个环节,充分运用大数据、云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等先进信息通信技术,实现各种信息传感设备与互联网和电力通信专网的结合,从而形成具有自我标识、感知和智能处理的物理实体,实现电力系统各环节万物互联、人机交互。

1.2 基于泛在电力物联网的变电站在线监测架构

物联网技术作为智能电网输变电系统的主要组成部分之一,能够提高输变电设备的在线监测能力,并降低设备维修的盲目性和风险性,对设备进行管理和优化。从技术视角看,基于泛在电力物联网的变电站在线监测体系包括感知层、网络层、 平台层和应用层4 个层次。其基本架构如图1 所示。

1) 感知层:感知层是系统的底层,其主要的功能是负责信息采集和信号处理。通过温湿度传感器、振动传感器以及RFID 等感知识别技术对变压器等一次设备进行智能感知,实现终端标准化统一接入以及通信、计算等资源共享,在源端实现数据融通和边缘智能,

2) 网络层:通过无线传感网、低功耗广域网、移动通信网等网络设施,接入并传输来自感知层的信息,成为感知层与系统平台连接的纽带。

3) 平台层:平台层作为物联网的重要组成部分,作用为将网络内海量的泛在信息资源接入物联云平台,实现超大规模终端统一物联管理,挖掘海量采集数据价值,提升数据处理能力。

4) 应用层:应用层作为物联网系统的用户接口,位于物联网系统顶端,应用层接收感知层感知的信息,依据业务需求并对信息进行综合分析处理,对站内所有设备实现在线监测,为用户提供丰富的特定服务。

1.3 泛在电力物联网在线监测系统的主要特征

泛在电力物联网与新一代电力系统深入融合,为电力系统提供信息通信基础平台和设施支撑,实现数据的一次采集处处应用,推动业务平台从垂直结构向水平化方向演进,引导电力业务系统向着优化架构、决策智能、运行高效、附加值高的方向发展,其主要特征包含以下四个方面。

1) 连接的泛在化:随着电网的全联接化,发电装置呈分布式发展趋势,输电线路逐步实现全线路实时监控,覆盖从干线到全覆盖,配网控制逐步从10 kV 走向0.4 kV, 联接节点从万到亿。微功率无线自组网、大容量电力光纤网、电力无线专网以及低功耗广域窄带物联网等应用广泛。

2) 终端的智能化:芯片处理能力的不断提升促使终端向智能化方向迭代,软件定义促进终端软硬件不断解耦,使得电力业务终端和用能终端不断向智能方向进化,以此来满足精控及调度业务的实时性。

3) 数据的共享化:海量感知层数据汇聚于应用层,成为重要的数据资源,数据模型的标准化打通了各个业务的“烟囱式”壁垒,实现了不同业务逻辑的横向贯通,以此来实现数据的开放、共享和共用。

4) 服务的平台化:服务器接口与规约的标准化促进了接入和连接的统一,通用水平化平台和垂直专业化平台得以结合,提升了平台的开放性和平台的智能化服务水平。

2、电力设备状态监测

电力设备监测系统遵循电力系统协议,采用先进的通信技术和电力传输设备的智能信息处理技术,实现了运行状态、资产和电网运行环境等的垂直集成和水平集成,此外,还实现了对电力系统网络传输设备的识别、智能传感、数据传输和动态控制的全生命周期管理。实践表明,使用基于电力物联网的实时监控系统可以为电力设备状态监测提供更好的决策。电力设备状态监测结构图如图2 所示。

监测物联网系统应满足以下要求。

1) 监控精度:随着电气水平的不断提高,变电站设备朝着规模化、复杂化的方向发展,其中一个设备故障可能会导致整个环节无法有效运转。因此,系统不仅要有效地运行状态监测设备,还要准确地知道设备中存在的问题。

2) 系统的可靠性:大多数监测机械和设备都在高速运行状态,设备一旦发生故障,可能造成重大财产损失和人员伤亡,因此要求监测物联网系统十分可靠。

3) 监控传输节点小型化:由于机械设备的复杂性,要求监控设备正常运行时不影响其他设备。因此,系统监控节点体积不能设置得过大,应保证其长期稳定工作。

4) 响应用户数据查询:在周期性传输数据的情况下,用户(或基站)可以查询一些特定节点的数据来估计特定设备或子系统的现有状态。因此,无线传感器网络需要具有终端循环的能力以供用户查询。

5) 信号处理和故障检测:节点有一定的信号处理能力,当检测到故障时,应将处理后的特征数据发送到基站,然后,节点可以中断循环发送紧急警报。

6) 数据传输:监测物联网系统可以传输运行设备状态特征数据。

7) 降低系统成本:降低生产成本是实现经济效益和社会效益的根本途径,监测物联网系统应能及时判断设备的异常状态并进行预防和消除,延长设备的使用寿命,降低电力设备生命周期成本。

3、基于泛在电力物联网的变电站监控系统

电力设备监测物联网系统将物联网技术,智能感知技术,现代通信技术,信息处理技术相结合,

利用监测数据采集装置和智能传感器网络,实时采集各种状态信息,对电力设备进行实时同步管理,为电力设备的智能监控提供了一种新的手段。

该监控系统由两个子系统组成:红外热成像监测子系统和变电站环境监测子系统。每个子系统既可以独立监控每个应用场景,也可以协同监控。

3.1 红外热成像监控子系统

在高压装置中,热量起着关键作用,因为它揭示了一台设备的运行状况,基于组件的热量检测故障源,实现监测系统正确保护动作。使用红外热成像(IRT)的温度监测已经成为一种成熟且被广泛接受的技术,因为它比其他类型的传感器监测具有许多优点,该技术通过感测被检查物体发出的红外辐射,可以在安全距离上发现电气设备中的热点。红外热成像技术在电力设备监测中主要针对线路、断路器、隔离开关等外部设备故障。利用红外热像仪可以准确采集设备的热量信息,设备的热量信息可以反应设备的状态,将热量信息生成直观的温度分布热像图,通过与设备正常运行时的热像图进行对比,以此来分析设备的运行状态。

红外热成像监控系统基本结构图如图3 所示。

由图3 可以看出,红外热成像监控系统主要包含扫描系统和显示单元两大部分。

1) 扫描系统:主要由热成像仪镜头、红外探测器、探测器读出电路、成像电路组件组成。热像仪镜头用于采集传入的红外辐射并使之聚焦于探测器上,热辐射可使探测器作出可测量的反应,该反应经过电子处理生成电子热图像。

2) 显示单元:主要包括红外图像信号处理与显示设备和计算机服务器两大部分。主要负责图像的处理和诊断算法的实现,为工作人员处理判断故障提供有效信息。检测终端首先将采集到的图像进行压缩,然后通过传输系统将其传输到计算机服务器中,计算机服务器负责处理图片信息,并存储图片以及故障信息。

结合故障类型的特征,可依据故障温度值与阈值的比较以及设备的相对温差来判别故障,具体诊断流程图如图4 所示。

使用红外热像仪进行温度测量需要将测量的红外辐射转换为温度,特别是现场被检查对象的兴趣点的温度。变电站高压电气设备在故障发生前受热、温度升高,发射肉眼无法察觉的红外光谱热辐射,红外热像仪将这种辐射转化为清晰的热图像,这种非接触式热数据可以实时显示在监测器上,也可以发送到数字存储装置中以便进行分析。目前采用较多的是在C++中开发的温度监控的TempMon 组件,利用OpenCV 进行图像处理和热点检测,并用eBUS

SDK 从长波红外摄像机Flir A310 获取红外图像,热图像上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。通过查看热图像,可以观察到被测目标的整体温度分布状况。用于部署的红外摄像机Flir A310 能够以每秒30 帧的速度获取图像。变电站监测红外热成像图如图5 所示。

3.2 变电站环境监测子系统

本设计中变电站环境监测子系统主要的功能包括以下几个方面:

1) 监测变电站的温湿度环境:由于不同变电站的环境参数差别较大,因此选用大量程、高精度型的温湿度传感器 DHT21。

2) 监测变电站烟雾情况:火灾对电力设备的影响很大,所以选用灵敏度高、响应快的MQ-2 型烟雾传感器对变电站烟雾情况进行必要监测。

3) 监测变电站气体:主要用于监测变电站气体种类、浓度以及成分,以此判断电力设备是否存在故障,选用MQ-8 型氢气传感器。

4) 监测电力设备局部放电产生的超声波:电力设备易发生局部放电故障,用超声波传感器进行监测,从而可以测定局部放电的大小和位置信息,选用HC-SR04 超声波传感器。

5) 监测电力设备泄露电流:用电流传感器对电力设备的泄露电流进行监测,及时发现设备绝缘缺陷,选用ACS712 电流传感器。

变电站环境监测子系统主要由传感器组成的终端节点、中继器节点和上位机监测中心组成。

1)终端节点:传感器定时自动采集监测数据并及时上传给无线中继器,经由无线专网传送至上位机监测中心,分析数据并发出自动预警信号。终端节点的结构如图6 所示。

2)中继器节点作为终端节点与监测中心沟通的桥梁,负责接收各传感器采集的现场环境数据,并将其传送至后台设备监测中心,使系统成为一个有机运行的整体。中继器节点的结构如图7 所示。

3)后台设备监测中心实时处理收集的信息,进行故障的事件记录及自动告警等。

系统网络协议采用用户定义的形式,采用半双工通信方式,每个通信节点的网络地址。单个通信节点和无线中继器之间的通信链路的建立和终止由节点的工作模式确定。正常工作模式下,建立通信链路并由通信节点释放,按照既定规则进行处理;维护模式下,通信链路建立和终止由无线中继器进行处理;原则上,无线中继器应主动规避通信节点的上传时间。各个传感器利用RTC 和EEPROM 实现唤醒、数据采集和存储功能,并通过内置安全芯片实现安全认证和数据加密解密等功能。 数据被传输到中继器节点中,数据的完整性和安全性得以保证。变电站环境监测系统的整体结构如图8 所示。

3.3 软件设计

协议转换器通过通信协议接收无线中继器上传的数据,数据集中处理后转发到上级调度自动化系统或本地显示,同时协议转换器接收调度自动化系统发出的远程控制命令并发送给节点设备,通过无线中继器实现节点设备的控制。系统软件流程图如图9 所示。

4、安科瑞配电系统智能运维产品选型及介绍

近两年来,安科瑞已经陆续参与各县市电力公司的用户端能源管理平台、云南省网综合能源服务平台、上海嘉定区147所学校电力运维平台等相关平台的建设,提供了包括云平台、智能网关、终端设备等产品,各类用户端云平台在全国各地运行案例700多套,并且根据用户需求不断完善产品功能,这些都是未来泛在电力物联网的一部分。

综合能源服务是以电为中心,把电力系统与天然气网络、供热网络、工业系统、交通系统、建筑系统等紧密结合起来,实现电、气、冷、热、可再生能源等多能互补和“源-网-荷-储”各环节高度协调优化,生产和消费双向互动,集中与分布相结合的能源服务。

4.1安科瑞智能网关、终端设备选型

4.2 安科瑞智能运维平台介绍

平台结构

变配电站通过安装多温湿度传感器,水浸传感器,烟雾传感器,门磁开关等传感器,通过网关经无线(3G/4G)或有线的方式将数据上传云服务器上,并将数据进行集中存储、统一管理。具有权限的用户可通过PC、PAD、手机等各类终端设备访问数据、接收报警信息,监控变配电站环境状态。

运维平台功能:

安科瑞变电所运维云平台(AcrelCloud-1000)根据市场需求反馈,运用互联网和大数据技术,为电力运维公司提供配套线上运维服务。该平台作为连接运维单位和用电企业的纽带,监视用户配电系统的运行状态和电量数据,为客户提供更好的运维服务,平台提供系统总览、电力数据监测、电能质量分析、用电统计分析和日/月/年电能统计报表、异常预警、事故报警和事件记录、运行环境监测、运维巡检派单等功能,并支持多平台、多终端数据访问。

电力监测

通过矢量配电图监测变电所用电情况,画面响应遥信变位、遥测越限报警,点击某个配电回路后可以查询该配电回路的各类详细用电参数,包括实时值、平均值;

实时监测变压器运行情况,包括功率、负荷率、需量、绕组温度等。

提供多种类型的查询报表,可以查询各配电回路的各类电力参数(电压、电流、功率、频率、谐波、三相不平衡度等),系统可以对某电力参数按照天、月进行统计。

可实现漏电监测、线缆及母排温度监测。

故障报警

平台可配置遥信变位报警(水浸、烟雾、门磁、开关跳闸等)、遥测越限报警(过压、欠压、过流、线缆温度过高、绕组温度过高等)、运行报警(仪表离线、网关离线等),并将接收到的报警通过短信、网页推送,报警上下限可根据现场情况灵活配置。

能效分析

按照配电回路、区域、部门、分项(照明、空调、动力等)统计每时、每天、每月、每年用电数据,并进行同环比分析;

按尖、峰、平、谷统计各配电回路的用电量及用电金额; 

统计四象限电能并计算每天、每月的平均功率因数;

按月统计每个回路的需量及发生值,为需量申报提供依据。

设备档案

系统可配置每个变电所内变压器、进线柜、出线柜、计量柜、高压电缆等设备信息,记录设备的厂家、型号、投运日期等,并可灵活定义设备的巡检项、缺陷类别等信息。

巡检消缺 

通过系统编制巡检计划,并将计划下发到巡检人员手机上,巡检人员在变电所现场根据巡检要求执行巡检任务,如果在巡检过程中发现缺陷,可记录缺陷并在系统中生成消缺任务。

用户报告

手机APP

通过手机APP实现配电图查看、视频监视及回放、电力参数查询、需量统计、用能分析,并可通过手机接收报警、执行巡检、记录缺陷.

5、结论

本文将泛在电力物联网应用于电力设备状态监测。探究了红外热成像监测子系统和变电站环境监测子系统的构成,对原有的电力设备状态监测系统进行了优化设计,以满足监测物联网系统的新需求,为快速配置、应用程序部署和在线服务生成提供解决方案。该研究将自动化监控方法与分布式全局体系结构相结合,可应用于大型工业组织中管理的变电站。

参考文献

【1】陈振晓, 刘前进, 林健雄. 物联网技术在变电站在线监测中的应用研究[J]. 物联网技术

【2】刘喜梅,马俊杰. 泛在电力物联网在电力设备状态监测中的应用. 电力系统保护与控制

【3】安科瑞企业微电网设计及应用手册.2020.06版

相关文章:

浅谈泛在电力物联网在电力设备状态在线监测中的应用

安科瑞 华楠 摘要:随着信息化水平的不断发展,泛在电力物联网的建设提上日程,这对提升变电站电力设备在线监测水平,推动智能电网发展具有重要的指导意义。对基于物联网的电力设备状态监测系统进行了研究,概括了泛在电力…...

低通滤波器和高通滤波器

应用于图像低通滤波器和高通滤波器的实现 需要用到傅里叶变换 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen> #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <complex>#define M_PI 3.14159265358979323846…...

VS中插入Qt插件后配置项目笔记

Project下要创建四个文件夹: bin(输出目录\工作目录) 、include(头文件目录) 、lib(动态库目录) 、src(源码目录) 一、主项目模块配置&#xff1a; 1.配置属性——>常规——>输出目录加入(..\..\bin\) 2.配置属性——>调试——>工作目录加入($(OutDir)) 备注&am…...

Hugo·Stack主题·使用及修改

代码折叠 cp themes/hugo折-themt-saick/exampleSlte/config.yamsclass"codefold"><summary class"codefold__title"><span class"codefold__title-text">" {{ with .Get 0}}{{.}}{{else}}click to expand{{ end }} "&…...

实战:大数据Spark简介与docker-compose搭建独立集群

文章目录 前言技术积累Spark简介Spark核心功能及优势Spark运行架构 Spark独立集群搭建安装docker和docker-composedocker-compose编排docker-compose编排并运行容器 Spark集群官方案例测试写在最后 前言 很多同学都使用过经典的大数据分布式计算框架hadoop&#xff0c;其分布式…...

嵌入性视角下的企业集成创新网络演化过程

从嵌入性角度来看&#xff0c;集成创新网络以社会关系嵌入或结构嵌入的联结方式&#xff0c;实 现创新资源共享。由于规模经济和能力的差异&#xff0c;较高的信息复杂程度往往更强调网 络化和外部组织之间的联合而不是一体化。企业集成创新网络依靠创新网络结点上 企业的合…...

回归预测 | MATLAB实现FA-ELM萤火虫算法优化极限学习机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

回归预测 | MATLAB实现FA-ELM萤火虫算法优化极限学习机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现FA-ELM萤火虫算法优化极限学习机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09;效果一览基本介绍…...

数据结构数组栈的实现

Hello&#xff0c;今天我们来实现一下数组栈&#xff0c;学完这个我们又更进一步了。 一、栈 栈的概念 栈是一种特殊的线性表&#xff0c;它只允许在固定的一端进行插入和删除元素的操作。 进行数据的插入和删除只在栈顶实现&#xff0c;另一端就是栈底。 栈的元素是后进先出。…...

成集云 | 抖店连接器客户静默下单催付数据同步钉钉 | 解决方案

源系统成集云目标系统 方案介绍 随着各品牌全渠道铺货&#xff0c;主播在平台上直播时客户下了订单后不能及时付款&#xff0c;第一时间客户收不到提醒&#xff0c;不仅造成了客户付款率下降&#xff0c;更大量消耗了企业的人力成本和经济。而成集云与钉钉深度合作&#xff0…...

【算法专题突破】双指针 - 复写零(2)

目录 1. 题目解析 2. 算法原理 3. 代码编写 写在最后&#xff1a; 1. 题目解析 题目链接&#xff1a;1089. 复写零 - 力扣&#xff08;Leetcode&#xff09; 我先来读题&#xff0c; 题目的意思非常的简单&#xff0c;其实就是&#xff0c; 遇到 0 就复制一个写进数组&a…...

【Java从0到1学习】11 Java集合框架

1. Collection 1.1 Java类中集合的关系图 1.2 集合类概述 在程序中可以通过数组来保存多个对象&#xff0c;但在某些情况下开发人员无法预先确定需要保存对象的个数&#xff0c;此时数组将不再适用&#xff0c;因为数组的长度不可变。例如&#xff0c;要保存一个学校的学生信…...

uniapp使用uni.chooseLocation()打开地图选择位置

使用uni.chooseLocation()打开地址选择位置&#xff1a; 在Uniapp源码视图进行设置 添加这个属性&#xff1a;"requiredPrivateInfos":["chooseLocation"] ​ </template><view class"location_box"><view class"locatio…...

学习笔记|课后练习解答|电磁炉LED实战|逻辑运算|STC32G单片机视频开发教程(冲哥)|第八集(下):课后练习分析与解答

文章目录 课后练习解答需求分解增加KEY3控制代码如下&#xff1a; 第一版代码问题分析Tips&#xff1a;STC-ISP的设置 Tips&#xff1a;定时器实现完整电磁炉显示功能的代码测试流程 总结 课后练习解答 增加按键3&#xff0c;按下后表示启动&#xff0c;选择的对应的功能的LED…...

前端高频面试题 js中堆和栈的区别和浏览器的垃圾回收机制

一、 栈(stack)和 堆(heap) 栈(stack)&#xff1a;是栈内存的简称&#xff0c;栈是自动分配相对固定大小的内存空间&#xff0c;并由系统自动释放&#xff0c;栈数据结构遵循FILO&#xff08;first in last out&#xff09;先进后出的原则&#xff0c;较为经典的就是乒乓球盒结…...

自然语言处理:大语言模型入门介绍

自然语言处理&#xff1a;大语言模型入门介绍 语言模型的历史演进大语言模型基础知识预训练Pre-traning微调Fine-Tuning指令微调Instruction Tuning对齐微调Alignment Tuning 提示Prompt上下文学习In-context Learning思维链Chain-of-thought提示开发&#xff08;调用ChatGPT的…...

使用秘籍|如何实现图数据库 NebulaGraph 的高效建模、快速导入、性能优化

本文整理自 NebulaGraph PD 方扬在「NebulaGraph x KubeBlocks」meetup 上的演讲&#xff0c;主要包括以下内容&#xff1a; NebulaGraph 3.x 发展历程NebulaGraph 最佳实践 建模篇导入篇查询篇 NebulaGraph 3.x 的发展历程 NebulaGraph 自 2019 年 5 月开源发布第一个 alp…...

对于pycharm 运行的时候不在cmd中运行,而是在python控制台运行的情况,如何处理?

对于pycharm 运行的时候不在cmd中运行&#xff0c;而是在python控制台运行的情况&#xff0c;如何处理&#xff1f; 比如&#xff0c;你在运行你的代码的时候 它总在python控制台运行&#xff0c;十分难受 解决方法 在pycharm中设置下即可&#xff0c;很简单 选择运行点击…...

Spring MVC 二 :基于xml配置

创建一个基于xml配置的Spring MVC项目。 Idea创建新项目&#xff0c;pom文件引入依赖&#xff1a; <dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-context</artifactId><version>5.2.12.RELEASE</version>…...

springboot aop方式实现接口入参校验

一、前言 在实际开发项目中&#xff0c;我们常常需要对接口入参进行校验&#xff0c;如果直接在业务代码中进行校验&#xff0c;则会显得代码非常冗余&#xff0c;也不够优雅&#xff0c;那么我们可以使用aop的方式校验&#xff0c;这样则会显得更优雅。 二、如何实现&#xf…...

解决git上传远程仓库时的大文件提交

在git中超过100M的文件会上传失败&#xff0c;而当一个文件超过50M时会给你警告&#xff0c;如下 warning: File XXXXXX is 51.42 MB; this is larger than GitHubs recommended maximum file size of 50.00 MB 解决这种问题&#xff0c;首先在项目的.git文件夹中找到.gitigno…...

HTML学习笔记02

HTML笔记02 页面结构分析 元素名描述header标题头部区域的内容&#xff08;用于页面或页面中的一块区域&#xff09;footer标记脚部区域的内容&#xff08;用于整个页面或页面的一块区域&#xff09;sectionWeb页面中的一块独立区域article独立的文章内容aside相关内容或应用…...

<C++> 内存管理

1.C/C内存分布 让我们先来看看下面这段代码 int globalVar 1; static int staticGlobalVar 1; void Test() {static int staticVar 1;int localVar 1;int num1[10] {1, 2, 3, 4};char char2[] "abcd";char *pChar3 "abcd";int *ptr1 (int *) mal…...

【Java】ByteBuffer类的arrayOffset方法详解+示例

arrayOffset功能详解;arrayOffset在position等于0和非0两种场景下的demo。使用类java.nio.ByteBuffer中的arrayOffset()方法可以获得这个缓冲区的第一个元素在底层支持(backing)数组中的偏移量。 如果这个buffer底层是由数组支持的,那么buffer的postion p对应于数组的index…...

【C++】C++ 引用详解 ⑤ ( 函数 “ 引用类型返回值 “ 当左值被赋值 )

文章目录 一、函数返回值不能是 " 局部变量 " 的引用或指针1、函数返回值常用用法2、分析函数 " 普通返回值 " 做左值的情况3、分析函数 " 引用返回值 " 做左值的情况 函数返回值 能作为 左值 , 是很重要的概念 , 这是实现 " 链式编程 &quo…...

Git,分布式版本控制工具

1.为常用指令配置别名&#xff08;可选&#xff09; 打开用户目录&#xff0c;创建.bashrc文件 &#xff08;touch ~/.bashrc&#xff09; 2.往其输入内容 #用于输出git提交日志 alias git-loggit log --prettyoneline --all --graph --abbrev-commit #用于输出当前目录所有文…...

LeetCode 面试题 02.02. 返回倒数第 k 个节点

文章目录 一、题目二、C# 题解 一、题目 实现一种算法&#xff0c;找出单向链表中倒数第 k 个节点。返回该节点的值。 注意&#xff1a;本题相对原题稍作改动 点击此处跳转题目。 示例&#xff1a; 输入&#xff1a; 1->2->3->4->5 和 k 2 输出&#xff1a; 4 说…...

SpeedBI数据可视化工具:丰富图表,提高报表易读性

数据可视化工具一大作用就是能把复杂数据可视化、直观化&#xff0c;更容易看懂&#xff0c;也就更容易实现以数据驱动业务管理升级&#xff0c;因此一般的数据可视化工具都会提供大量图形化的数据可视化图表&#xff0c;以提高报表的易懂性&#xff0c;更好地服务企业运营决策…...

编写Dockerfile制作Web应用系统nginx镜像

文章目录 题目要求&#xff1a;一、创建文档&#xff0c;编写Dockerfile文件可以将harbor仓库去启动先起来 二、运行Dockerfile&#xff0c;构建nginx镜像三、推送导私有仓库&#xff0c;也就是我们的harbor仓库 题目要求&#xff1a; 编写Dockerfile制作Web应用系统nginx镜像…...

记录一次微服务连接Nacos异常-errorMsg: Illegal character in authority at index 7:

组件信息 Nacos 2.2.3 SpringCloud微服务 部署环境&#xff1a;centerOS 部署方式&#xff1a;k8s 前言 nacos开启鉴权&#xff0c;nacos地址通过变量方式传入服务中 PropsUtil.setProperty(props, "spring.cloud.nacos.discovery.server-addr", "${NACO…...

【Java】反射 之 调用构造方法

调用构造方法 我们通常使用new操作符创建新的实例&#xff1a; Person p new Person();如果通过反射来创建新的实例&#xff0c;可以调用Class提供的newInstance()方法&#xff1a; Person p Person.class.newInstance();调用Class.newInstance()的局限是&#xff0c;它只…...

Hightopo 使用心得(6)- 3D场景环境配置(天空球,雾化,辉光,景深)

在前一篇文章《Hightopo 使用心得&#xff08;5&#xff09;- 动画的实现》中&#xff0c;我们将一个直升机模型放到了3D场景中。同时&#xff0c;还利用动画实现了让该直升机围绕山体巡逻。在这篇文章中&#xff0c;我们将对上一篇的场景进行一些环境上的丰富与美化。让场景更…...

【Python PEP 笔记】201 - 同步迭代 / zip() 函数的使用方法

原文地址&#xff1a;https://peps.python.org/pep-0201/ PDF 地址&#xff1a; 什么是同步迭代 同步迭代就是用 for 一次循环多个序列。 类似于这样的东西&#xff1a; arr1 [1, 2, 3, 4] arr2 [a, b, c, d] for a, b in arr1, arr2:print(a, b)使用 map 实现 for a, b …...

远程控制:用了向日葵控控A2后,我买了BliKVM v4

远程控制电脑的场景很多&#xff0c;比如把办公室电脑的文件发到家里电脑上&#xff0c;但是办公室电脑旁边没人。比如当生产力用的电脑一般都比较重&#xff0c;不可能随时带在身边&#xff0c;偶尔远程操作一下也是很有必要的。比如你的设备在工况恶劣的环境中&#xff0c;你…...

基于swing的火车站订票系统java jsp车票购票管理mysql源代码

本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目&#xff0c;Java EE JSP项目&#xff0c;在工作环境中基本使用不到&#xff0c;但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做&#xff0c;故分享出本项目供初学者参考。 一、项目描述 基于swing的火车站订票系统 系统有2权限&#xff1a;…...

MAVEN利器:一文带你了解IDEA中如何使用Maven

前言&#xff1a; 强大的构建工具——Maven。作为Java生态系统中的重要组成部分&#xff0c;Maven为开发人员提供了一种简单而高效的方式来构建、管理和发布Java项目。无论是小型项目还是大型企业级应用&#xff0c;Maven都能帮助开发人员轻松处理依赖管理、编译、测试和部署等…...

R语言15-R语言中的列的分裂与合并长宽数据转换

列的分裂与合并 列的分裂&#xff1a; 使用 separate() 函数将一个包含多个值的列分裂成多个列。 install.packages("tidyr") # 安装 tidyr 包&#xff08;如果尚未安装&#xff09; library(tidyr)data <- data %>%separate(col_name, into c("part1…...

使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

“DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了&#xff0c;作为研究的目的&#xff0c;本文将介绍他的原理&#xff0c;并使用Pytorch和OpenCV创建一个简化版本。 本文将分成3个部分&#xff0c;第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一…...

【力扣】202. 快乐数 <哈希>

【力扣】202. 快乐数 编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。 【快乐数】 定义为&#xff1a; 对于一个正整数&#xff0c;每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。 然后重复这个过程直到这个数变为 1&#xff0c;也可能是 无限循环 但始终变不到 1。 如果这个过程…...

深度学习4. 循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

目录 循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN 为什么需要 RNN &#xff1f;独特价值是什么&#xff1f; RNN 的基本原理 RNN 的优化算法 RNN 到 LSTM – 长短期记忆网络 从 LSTM 到 GRU RNN 的应用和使用场景 总结 百度百科维基百科 循环神经网络 – Recurre…...

自动驾驶感知传感器标定安装说明

1. 概述 本标定程序为整合现开发的高速车所有标定模块,可实现相机内参标定和激光、相机、前向毫米波 至车辆后轴中心标定,标定参数串联传递并提供可视化工具验证各个模块标定精度。整体标定流程如下,标定顺序为下图前标0-->1-->2-->3,相同编号标定顺序没有强制要求…...

基于JAYA算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码

基于JAYA算法优化的BP神经网络&#xff08;预测应用&#xff09; - 附代码 文章目录 基于JAYA算法优化的BP神经网络&#xff08;预测应用&#xff09; - 附代码1.数据介绍2.JAYA优化BP神经网络2.1 BP神经网络参数设置2.2 JAYA算法应用 4.测试结果&#xff1a;5.Matlab代码 摘要…...

基于单片机串口控制直流电机调速

一、系统方案 (2)本设计采用STC89C5单片机作为主控器&#xff0c;串口控制直流电机调速&#xff0c;串口助手发送1-8&#xff0c;改变电机速度&#xff0c;数码管显示对应速度。 二、硬件设计 原理图如下&#xff1a; 三、单片机软件设计 1、首先是系统初始化 TMOD0x21;//定…...

Linux(基础篇一)

Linux基础篇 Linux基础篇一1. Linux文件系统与目录结构1.1 Linux文件系统1.2 Linux目录结构 2. VI/VIM编辑器2.1 vi/vim是什么2.2 模式间的转换2.3 一般模式2.4 插入模式2.4.1 进入编辑模式2.4.2 退出编辑模式 2.5 命令模式 3. 网络配置3.1 网络连接模式3.2 修改静态ip3.3 配置…...

小程序如何手动变更会员卡等级

有时候需要商家手动变更会员卡等级&#xff0c;以让会员获取更多的福利和特权。下面就介绍一些小程序手动变更会员卡等级的常见方法和策略。 1. 找到指定的会员卡。在管理员后台->会员管理处&#xff0c;找到需要更改等级的会员卡。也支持对会员卡按卡号、手机号和等级进行…...

Tensorflow2.0搭建网络八股

目录 引言&#xff1a;keras与Tensorflow2.0结合 一、六步法 1.导入头文件&#xff1a;import 2.收集处理训练集和测试集&#xff1a;train, test&#xff1a; 3.描述各层网model tf.keras.models.Sequential&#xff1a; 4.描述使用什么优化反向传播&#xff1a;model.c…...

【安装GPU版本pytorch,torch.cuda.is_available()仍然返回False问题】

TOC 第一步 检查cuda是否安装&#xff0c;CUDA环境变量是否正确设置&#xff0c;比如linux需要设置在PATH&#xff0c;window下环境变量编辑看看&#xff0c;是否有CUDA 第二步&#xff0c;核查python中torch版本 首先查看你环境里的pytorch是否是cuda版本&#xff0c;我这…...

Git 版本控制系统

git相关代码 0、清屏幕&#xff1a;clear 1、查看版本号 git -v2、暂存、更改、提交 3、当前项目下暂存区中有哪些文件 git ls-files4、查看文件状态 git status -s5、暂时存储&#xff0c;可以临时恢复代码内容 git restore 目标文件 //&#xff08;注意&#xff1a;完全…...

70吨服务区生活污水处理设备加工厂家电话

70吨服务区生活污水处理设备加工厂家电话 设备简单说明 调节池 由于来水标高低&#xff0c;无法直接流入地埋式生活污水处理设备&#xff0c;在生化一体化设备前增加集水调节池一座。集水提升池内装有两台潜水提升泵&#xff0c;将集水提升池内的废水提升至一体化污水处理设备。…...

十一、hadoop应用

1.上传数据集 27.19.74.143,2015/3/30 17:38,/static/image/common/faq.gif 110.52.250.126,2015/3/30 17:38,/data/cache/style_1_widthauto.css?y7a 27.19.74.143,2015/3/30 17:38,/static/image/common/hot_1.gif 27.19.74.143,2015/3/30 17:38,/static/image/common/hot_2…...

Pytorch06-复杂模型构建

https://github.com/ExpressGit/Pytorch_Study_Demo 1、PyTorch 复杂模型构建 1、模型截图2、模型部件实现3、模型组装 2、模型定义 2.1、Sequential 1、当模型的前向计算为简单串联各个层的计算时&#xff0c; Sequential 类可以通过更加简单的方式定义模型。2、可以接收…...