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1.
提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。 相似文献
2.
针对刚果(金)某铜钴氧化矿产出的粗制氢氧化钴, 采用生产新水为洗涤剂、板框压滤机为液固分离设备, 分别对浆化洗涤工艺条件进行了单因素与正交试验考察。结果表明, 正交试验得出的最优工艺条件为: 液固比7∶1、浆化时间50 min、搅拌强度80 r/min; 液固比对浆化洗涤效果影响显著性优先于浆化时间及搅拌强度; 优化工艺条件下获得的产品钴品位为42.46%, 比洗涤前提高了3.21个百分点, 镁含量4.72%, 比洗涤前下降了2.17个百分点, 表明该工艺条件下浆化洗涤效果良好。 相似文献
3.
针对雁栖河流域水质变差、富营养化风险增加等问题,通过对流域水质的连续监测,确定了影响流域水质的控制指标是TN和TP。在水质监测的基础上分析了流域水质的时空分布规律,并对流域污染负荷进行了调查和估算,在此基础上采用MIKE21建立平面二维水动力水质模型,对雁栖湖水质变化规律进行了模拟。研究表明,影响流域水质的关键因素是渔场养殖污水直排,受降雨径流影响,水质存在明显的季节性特征,而内源释放是影响湖区水质的重要因素之一。 相似文献
4.
摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
5.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。 相似文献
6.
8.
大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工(time-division duplex,TDD)系统内干扰,是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上,对大气波导干扰进行建模和表征,验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征,并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型,对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征,给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则,5G现网数据表明干扰控制方案有效,上行干扰下降10 dB以上,相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。 相似文献
9.
传统的电力市场交易方式主要是由电力调度交易机构根据市场需求及供需计划,通过集中的方式将发电厂的发电量调度给用电方。随着我国分布式能源的高速发展,并网需求急剧增加,集中调度处理速度成为发展瓶颈。采用分布式能源交易可有效解决此类问题。而区块链具有节点对等、去中心化,数据公开透明等特点与分布式能源交易的诉求相吻合。文章针对分布式能源交易集中调度处理可靠性低,速度慢的问题提出了基于多链协同区块链的分布式能源交易方法。该方法根据地区分片划分从链并行处理交易的方法,解决了采用区块链系统交易速度缓慢的问题。将有用工作量证明机制与电力匹配调度算法有机结合起来,提出了分布式能源交易矩阵策略,在维持了去中心化的同时解决了工作量证明机制算力浪费问题。 相似文献
10.