以管理抓安全提升政务信息安全保障水平

文章以北京市东城区社会服务管理平台为代表的重要政务信息系统的发展以及面临的安全风险入手,阐述了全区信息化发展与信息安全保障的关系,介绍了东城区信息办在推进全区信息安全运维工作的实践,介绍了全区加强信息安全保障工作的思路和做法。     

基于键相位法的转桨式水轮发电机组动平衡研究

水轮发电机组动平衡问题是影响水电机组安全稳定运行的关键问题,而机械不平衡则是引起水电机组动平衡问题的主要原因。通过对45 MW轴流转桨式水轮发电机组进行稳定性试验,在关键监测位置采集到了机组变转速启动、空载及变负荷运行工况下的振动及摆度数据,根据对采集到的数据进行分析,发现机组存在着转子质量不平衡的问题。通过分析研究,制定出了相应的措施;借助于键相位法,快速准确地确定了质量不平衡点,并进行了3次配重试验,最终使上机架、顶盖等位置的振动幅值和上导轴承、水导轴承等位置的摆度幅值降低至安全运行范围以内,使机组的运行稳定性得到了提高,也使其运行的安全性得到了保障。     

变频“一拖二”工频柜检修存在风险及解决措施

介绍了油田注水站变频"一拖二"改造方案,分析工频柜检修过程中存在的风险,并提出增加隔离开关的解决措施。     

基于网流规划的发输电组合系统可靠性评估模型研究

发输电组合系统的可靠性评估主要采用解析法和蒙特卡洛模拟法。这两个方法各有优点，但在可靠性评估过程中都要反复进行潮流计算，以判断是否违反运行约束，从而确定系统是否处于故障状态，并计算恢复策略实施过程中的负荷削减量，这将花费大量的计算时间。为改善发输电组合系统可靠性评估的计算效率，缩短评估时间，适应实时在线评估的需要，该文提出基于网流规划(NFP)的评估算法。计算结果表明，此算法是高效和合理的。     

基于最短路的复杂配电网可靠性评估分块算法

配电网具有闭环设计、开环运行、网络中配置的开关相对较少的特点。基于该特点,应用最短路方法和分块技术提出大规模复杂配电网可靠性评估算法。给出配电网馈线末端节点、边界节点的定义以及块的定义和性质。基于最短路提出配电网分块形成算法,进而提出配电网可靠性评估算法。故障模拟时,文中方法以“块”为单位代替常规方法以“元件”为单位进行分析,利用最短路法确定开关元件的影响范围,节省了大量重复的开关元件搜索时间。应用该算法对RBTS及大量实际工程系统进行了可靠性评估,算例表明该算法具有高效性和工程实用性。     

计及风电场的发输配电系统可靠性评估

考虑风速时序性和自相关性的特点,建立了风速的自回归移动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型,并结合常规机组、线路和变压器等状态模型,建立了基于蒙特卡罗仿真方法的风电场可靠性模型,对含风电场的发输电组合系统进行可靠性评估,同时建立了发输电组合系统的多状态机组等值模型,将该等值模型与配电系统相结合,计算了平均停电频率和停电电量损失等配电网可靠性指标,通过分析和比较可靠性指标研究了风电场对配电系统可靠性的影响,结果表明风电机组的接入对提高电力系统可靠性具有一定的作用。     

阶段式电流保护运行风险评估模型

提出阶段式电流保护的运行风险评估模型,揭示了继电保护对电力系统可靠性的影响机理。首先阐述了继电保护在某一电网运行方式下拒动和误动的原理,指出保护拒动和误动产生于设备硬件失效和运行时保护设置不当。然后根据电网中保护的实际配置情况、动作值和动作时限,推导出基于实际保护范围或灵敏系数的运行拒动概率和运行误动概率两组风险指标。此外,还提出受保护错误动作影响的失负荷风险指标。利用一个典型实例,阐述了阶段式电流保护运行风险评估模型的应用,以说明该方案的实用性和有效性     

故障录波波形数据文件的改进压缩算法研究

本文首先分析了故障录波文件ＣＯＭＴＲＡＤＥ格式的特性,据此提出了一种可减小数据冗余度的预处理方法。在此基础上本文进一步提出了一种新的可控制误差的有损压缩算法,其压缩率可达８３％。     

兽疫链球菌NW-162发酵生产透明质酸的研究

在摇瓶中进行了兽疫链球菌诱变株NW-162发酵生产透明质酸的工艺研究,通过正交实验优化了最佳培养基组成,并考察了发酵过程中发酵温度、培养时间、pH值、装料系数等条件对该菌株发酵生产透明质酸的影响。实验表明:碳源及氮源对发酵过程影响最显著,优化所得最佳培养基组成为:葡萄糖40 g/L,复合氮源20 g/L,MgSO42g/L,钠盐3 g/L;在36℃、pH值7.0、装料系数为0.4的工艺条件下,发酵至27—30 h时达到最优发酵效果,收率可达0.464 g/L,比优化前提高2倍。     

基于BP神经网络的数字图像分类系统研究

BP神经网络作为一种经典的人工神经网络模型,在数字图像分类中具有广泛的应用潜力。其具备较强的学习能力和适应性,能够通过训练样本学习到图像的显著特征和类别之间的关系。然而,BP神经网络在实际应用中仍存在一些问题,如训练时间长、易陷入局部最优等。因此,旨在研究基于BP神经网络开展数字图像分类系统,探索如何利用BP神经网络实现数字图像的自动分类和识别。通过改进和优化网络结构、训练策略和特征选择方法,以提高系统的分类性能和鲁棒性。