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异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用,使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息(耗电量、异常警报等)结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息,使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为,生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明,该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。 相似文献
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基于最小生成树的求解方法,提出了一种简单、直观、通用性强的装配序列规划新方法。根据图论的基本知识,建立零件连接图,从产品可装配性的角度分析了影响两零件间装配关系密切程度的因素,引入了装配关系密切值λ,对零件间装配关系的密切程度进行了量化评判,再通过运筹学中求解最小生成树问题的破圈法,对零件连接图中的圈进行破除,即消除每个圈中装配关系密切值最小的边,得到最大密切程度的装配体生成树,之后对装配体生成树进行干涉分析,剔除了大量的冗杂序列,从而得到既可行又最优的装配序列。最后通过实例验证了此方法的有效性。 相似文献
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对贵州某沉积钙质磷块岩进行了浮选工艺研究。采用H2SO4为氟磷灰石抑制剂、BW-1为白云石捕收剂,进行了浮选单因素试验; 在此基础上进行了正交试验,并采用响应面曲线法进行了浮选条件优化。确定了最佳浮选条件为: 磨矿细度-0.074 mm粒级占60%、H2SO4用量13.20 kg/t和BW-1用量400 g/t。采用一段反浮选试验流程,可得到精矿品位30.94%、回收率92.45%的磷精矿。研究结果表明,磨矿细度与H2SO4用量的交互作用对精矿品位影响显著,H2SO4用量和BW-1用量的交互作用对精矿回收率影响显著。 相似文献
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3.2脱羟过程主要参数变化图5所示为熔制过程中SiO2疏松体平均温度(Ta)和平均孔隙率(φa)随时间的变化曲线。可以看出,疏松体平均温度的升高趋势和图3所示的顶面升温曲线保持一致。在10h时顶面温度为1 000℃,疏松体平均温度为997.5℃,两者较为接近。这是由于高温下辐射换热较为强烈,顶面的高温很快传递到疏松体内部。由于35h之前疏松体还未烧结,所以φa保持初始值不变。在35h以后,疏松体开始发生烧结,φa开始下降。当脱羟进行到76.3h时,疏松体全部烧结为石英锭,此后随着温度升高石英锭的孔隙率维持在设定的最低值0.01。 相似文献
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采用Gleeble-3500热模拟试验机对30CrNi3MoV钢进行单向热压缩试验,研究了其在变形温度950~1150 ℃、应变速率0.01~10 s-1的热变形行为,构建了应变补偿型流变应力本构方程,并绘制出该钢的热加工图。结果表明,30CrNi3MoV钢真应力-真应变曲线有3种不同特征:高温小应变速率时,表现为典型的动态再结晶过程;低温小应变速率时,曲线为动态回复特征;应变速率较大时,应力随应变的增大而增大,无明显的峰值应力。采用5次多项式拟合构建的应变耦合流变应力本构方程具有高的精确度,采用该方程获得的预测值与试验值的平均相对误差为3.2%,相关性系数R值为0.993。从热加工图中得到试验钢最佳的热加工工艺参数范围是:变形温度为1020~1150 ℃、应变速率为0.03~0.35 s-1。 相似文献
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