220 kV主变压器低压轻载时电容器的运行

介绍了江苏镇江供电公司220kV变电所主变压器与电容器的运行情况．通过某220kV变电所运行的实例和潮流理论计算分析,研究电容器在主变压器的低压侧轻载时甚至空载时可行性,并指出该电容器投切运行条件。     

变电站三维可视化管控系统的设计与实现

为对变电站运检人员和设备进行有效管控,为管理者提供辅助决策,开发了一套变电站三维可视化管控系统。系统底层人员定位模块采用基于UWB技术的DWM1000定位模块,系统上层基于UE4游戏引擎开发了一套三维可视化管控平台。平台具有人员位置、设备运行状态信息三维实时显示、视频联动、虚拟电子围栏等功能。系统在国内某110kV变电站进行了实地部署,进行了人员定位等功能测试,结果表明系统画面运行流畅,信息直观,实时性强,可对人员和设备进行有效管控。     

时代广场防水施工

根据南京时代广场工程的特点 ,本文结合地下室和屋面防水工程施工 ,介绍其配合比设计、施工过程管理和其他有效的防裂施工技术措施     

保护闭锁备自投的运用

介绍了备用电源自动投入装置对提高供电可靠性的重要性，通过分析镇江电网发生的2次设备事故，得出内桥接线备自投装置保护动作闭锁备自投合闸的方案不同，取得的效果也不同的结论，并建议保护动作闭锁备自投合闸采用对应闭锁方案。     

基于卷积神经网络的开关柜局部放电故障识别

目前的局部放电故障的分类算法大多是浅层学习算法,人工提取的特征直接影响分类结果。与浅层学习算法相对,深度学习具有更深的架构,能够自动从样本中学习特征,卷积神经网络是典型的深度学习算法。本文旨在研究卷积神经网络在开关柜局部放电的应用,证明深度学习架构能够有效提高识别率。本实验共采集正常和故障两种可听声信号,将以上两类声音信号进行提取特征后,分别放入SVM模型和卷积神经网络中进行分类。实验结果表明,卷积神经网络比传统的SVM提高了声音识别的准确度。