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以深度学习为代表的人工智能技术不断发展,正逐步渗透并融入电力系统等传统领域.为增强潮流仿真中人机交互的智能化程度,减少仿真技术人员在输入数据、计算分析等过程中的重复劳动,本文从语音识别理论和工程应用相结合的角度开展研究,提出了一种在潮流仿真中嵌入语音识别技术的方法.首先,对现有潮流仿真软件融入语音识别技术的可行性进行了探讨;其次,利用基于开源的电力系统分析工具Pandapower,设计了潮流仿真的语音识别流程,提出了相应的实现方法;最后,在建立的语音识别系统上,对1个仿真算例进行了测试.测试结果表明,本文提出在潮流仿真中嵌入语音识别技术的方法,能有效地实现潮流数据的语音编辑以及潮流计算的语音控制等功能. 相似文献
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针对集中安装的智能电表,采用敷设485信号线至每一块电表、加装无线通信485中继器两种方案,均可实现自动抄表,其缺点是信号线敷设距离远、信号线易引雷、绝缘层破损带强电、无线信号被屏蔽、其他无线信号的干扰等.某公司基于高速宽带电力载波技术(HPLC)研制了一种载波转换器,构建了一种新的用户数据采集方案,优化了上述两种方案,提高了智能电表的自动抄表率,降低了运维人员的维护难度. 相似文献
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为实现富氧燃烧技术的广泛推广,对煤粉燃烧在富氧气氛下的颗粒物排放特性进行了研究。在1800 K管式炉内进行煤焦燃烧试验,研究了富氧气氛下H2O(g)体积分数(0、5%、10%、20%、30%)对煤焦燃烧超细颗粒物的影响;采用荷电低压撞击器(ELPI+)获得超细颗粒物质量和数量浓度粒径分布并进行分析。结果表明,H2O(g)对超细颗粒物质量浓度和数量浓度粒径分布无影响,但会导致超细颗粒物的峰值波动。超细颗粒物总数量由最小粒径超细颗粒物决定,5种水蒸气浓度下EL?PI+第1级撞击器收集到的超细颗粒物数量占比均超过65%。超细颗粒物总质量由最大粒径超细颗粒物决定,5个水蒸气浓度下ELPI+第7级撞击器收集到的超细颗粒物质量占比均超过94%。低H2O(g)浓度会抑制超细颗粒物生成,H2O(g)体积分数为5%时的抑制作用最显著;高H2O(g)浓度会促进超细颗粒物生成。这是因为一方面H2O(g)与煤焦发生气化反应,使煤焦颗粒周围产生还原性气氛,促进矿物质还原为单质,进一步促进矿物质蒸发;另一方面气化反应是吸热反应,会降低煤焦颗粒燃烧温度,同时H2O(g)加入也导致烟气热容增加进一步降低,煤焦燃烧温度抑制煤中矿物质的蒸发,导致超细颗粒物生成减少,是2种作用相互竞争的结果。此外,H2O(g)的加入使超细颗粒物平均粒径增大,0~5%H2O(g)时超细颗粒物平均粒径增大最迅速。 相似文献
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针对内燃式热风炉在燃烧期烟气中CO含量超标问题开展研究工作,提出一种改进型的矩形燃烧器结构,在煤气通道中加入挡板来改变高炉煤气的流动方向。以某公司3号高炉热风炉为研究对象,建立了内燃式热风炉矩形燃烧器和燃烧室的三维模型。利用CFD模拟技术对矩形燃烧器的原始结构和改进后的结构进行燃烧模拟,在矩形燃烧器中加入的煤气挡板分别采用45°、60°、75° 3种倾斜角度放置,分析在不同倾斜角度下的温度场和CO浓度场。与原始结构的结果进行对比,结果表明,优化结构之后燃烧室出口截面的温度场中高温区范围有所扩大,两端眼角处的CO平均体积分数有一定程度减少。当煤气挡板的倾斜角度为60°时出口截面平均温度上升最大,平均温度从1 669 K上升到1 676 K,出口烟气中的CO平均体积分数下降最多,CO平均体积分数从0.007 028%下降到0.005 678%。 相似文献
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采用温压方法制备了高密度Fe-2Ni-2Cu-1Mo-1C材料,并研究了烧结温度和烧结时间对温压Fe-2Ni-2Cu-1Mo-1C材料烧结密度和抗拉强度的影响。结果表明:常规温压和模壁润滑温压的烧结密度和抗拉强度随烧结温度和时间的变化而变化,模壁润滑温压的烧结密度和抗拉强度均大于常规温压的;温压材料的抗拉强度为烧结温度和烧结时间的函数,常规温压和模壁润滑温压的抗拉强度随烧结温度和时间变化的线性回归方程(R为相关系数)分别为σb=575 211 153 6f(t,T),R=0.972和σb=595 208 688 3f(t,T),R=0.997。 相似文献
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