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摘要:在保持变压器铁芯接地电流在线监测系统硬件设施保持不变的前提下,研究一种该系统的算法升级策略。使用30个周期数据形成的多测点多列交叉神经网络支持的机器学习系统对该系统的接地电流进行测量,同时研究一种基于6倍标准误差率的检测不确定度标识方法,研究该系统算法升级策略的同时,分析不确定度的标识方法。技术革新后的变压器铁芯接地电流监测误差,小于±0.395%,可以基本满足对变压器铁芯接地电流的测量需求。且该算法可以排除实际测量中因为变压器内部、外部复合故障导致的接地电流产生机理差异性影响。同时,重点研究了对铁芯接地电流误差测量中的扩展不确定度测量方法确认问题,认为6倍标准偏差率作为扩展不确定度测量标度,可以满足该系统的测量误差标定需求。 相似文献
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针对目前我国建筑垃圾利用率低、利用途径窄的现状,参考国内外相关研究成果,根据我国实际情况,提出建筑垃圾合理化利用的建议。 相似文献
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低渗透污染土水动力弥散参数试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
污染土的治理中通常采用降低渗透性的措施来控制其二次污染。通过获得其水动力弥散参数可以对其二次污染进行评价和预测,但是现有的土柱试验以及求解方法不适用于低渗透污染土水动力弥散参数的测定和求解。针对低渗透污染土水动力弥散参数试验和求解的问题,提出采用改进的柔性壁渗透仪测定其污染物的穿透曲线,根据所获得的穿透曲线,采用数值反演的方法计算污染土的水动力弥散参数。结果表明,采用柔性壁渗透仪和数值反演的方法,能够满足低渗透污染土水动力弥散参数测定的需要。 相似文献
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随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。 相似文献
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