200 MW汽轮机电调改造后存在的问题及相应措施

针对CCl40／N200—130／535／535型汽轮机在调速保安系统由机械液压与模拟量电调改造成数字式电液控制（DEH）系统后,对出现的改变低压蝶阀开关运行方式、部分机组无法验证电超速的可靠性、事故下减负荷速度慢、中压调速汽门控制方式发生变化等问题进行了探讨,并采取相应技术措施加以解决。     

基于BIM技术的PC构件施工安全管理应用

论文以天水市装配式建筑产业园项目厂房为例,分析了装配式建筑的特点及传统建筑安全方面的管理理论,提出基于BIM技术的PC构件施工安全管理方面的问题。从装配式建筑的特点及施工安全管理等各个方面进行了分析及论证,从多方面验证基于BIM技术解决装配式建筑施工安全的适用性及可行性,以期为装配式建筑施工安全管理提供解决办法及解决思路,达到提高施工项目的安全管理的目的,推动我国装配式建筑的发展。     

数据与知识驱动的零件特征工艺决策方法

在零件的工艺设计阶段, 加工工艺方案的生成强依赖于设计人员选择和应用的工艺知识. 而由于实际的生产环境与设计人员选择工艺知识存在着诸多偏差, 加工方案与实际的工艺过程不匹配成为当前零件制造领域关注的难题. 为解决上述问题, 本文提出了一种数据与知识双驱动的零件特征工艺决策方法. 本方法使用基于注意力机制的MLP深度学习算法, 从结构化工艺数据中挖掘工艺知识, 关联零件特征与特征工艺标签. 将其经过数据加工后, 用于训练神经网络模型. 经过验证, 该方法能够以零件特征的工艺数据为输入, 输出其对应的特征工艺标签的概率分布, 为零件工艺方案的选择提供决策支持.     

强化电能计量装置的质量管控

正为全面掌握全省电能计量装置运行情况,强化计量装置的质量管控力度,同时对各个供应商的产品质量进行科学、公正的评判,从源头上防止问题产品流入千家万户,确保全省2500余万用户计量的公平公正、科学准确,国网湖南供电服务中心(计量中心)以质量监督管理办法和相关技术规范为依据,从以下几个方面深入开展工作,确保广大用户的用电安全。1扎实开展电能计量装置质量监督     

基于HPLC与RF自适应通信的配用电异构场域网

为提高配用电场域网连通率和传输效率,构建了具有高速电力线载波和微功率无线通信能力的配用电双模异构场域网.首先,详细论述该场域网的拓扑结构、中心结点组网过程、游离节点动态入网流程和网络动态维护机制.其次,设计混合路由表的路由度量机制与改进的层数限制最短路径路由算法.最后,依据实时混合路由表,网络节点自适应选择最优链路以最...     

双水相萃取分离重组毕赤酵母碱性木聚糖酶

利用双水相萃取技术对来源于重组毕赤酵母的碱性木聚糖酶进行了初步分离。研究了聚乙二醇(PEG)分子量、PEG浓度、盐种类及浓度、Na Cl加入量和p H等因素对萃取效果的影响。结果表明,在PEG 4000浓度为20%,Na2HPO4浓度为18%,Na Cl浓度为0,p H6.0的条件下,获得最佳萃取效果,其结果为:分配系数(K)8.51,酶的活力回收率(Y)87.2%,纯化倍数(PF)2.54。      

纹影法激光焊保护气流态

为了对喷嘴结构设计及气流工艺参数的调整提供理论依据,采用双反射式纹影仪对激光焊接用喷嘴冷态时的气流流态进行了系统观测,并结合气体动力学原理对气流的流态进行了分析.结果表明,单层保护气喷嘴自由射流时,气流的Re控制在400~700可获得较好的层流长度及挺度;双层保护气喷嘴自由射流时,内、外层气流的Re相近可使综合性能达到最佳,最后给出了几种常用保护气喷嘴和保护气帘的气流形态.     

基于改进K-means聚类和皮尔逊相关系数户变关系异常诊断

用电信息采集系统易出现台区户变关系错误问题,传统诊断技术主要针对少用户台区出现异常用户情况,但对于多达数百用户台区,存在多相邻台区异常用户特征提取难题。本文首先通过主成分分析对GIS系统获取台区总表和用户电表电压数据实现降维,建立改进K-means聚类提取电压数据特征,提出改进皮尔逊相关系数算法分析待检测用户,据此建立基于改进K-means聚类和改进皮尔逊相关系数的户变关系异常诊断方法,实现多异常用户所属正确台区诊断。实际算例分析结果表明,本文提出算法在识别同一台区一个及多个异常用户、不同台区多个异常用户情况下均能有效实现异常用户的准确检测与分析,相比传统检测方法,实现简单且准确性更高。     

基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测

精准的短期负荷预测是实现电网精益化运行和管理重要保障,但存在短期负荷波动性强、负荷预测关键影响因素选取困难等精准预测难题。本文利用变分模态分解将原始电力负荷数据分解为多个子序列,挖掘短期负荷波动特征的同时避免模态混叠问题,提出复合变量选取算法分析筛选影响负荷波动的关键因素,有效去除预测干扰信息并进一步简化预测模型的复杂度,通过兼顾数据短期依赖和长期依赖的长短时记忆神经网络对各子序列进行预测,并将各子序列预测结果进行叠加实现最终的短期负荷预测,据此建立基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测方法。选取2019整年长沙市实际数据验证结果表明,本文提出算法在复杂外部影响因素下,能准确筛选负荷预测的关键影响因素,相比传统预测模型,提出模型结构更简单、预测精度更高。     

基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法

针对当前智能电能表故障类型多样、可靠性评价单一的问题,本文提出基于混合威布尔模型的可靠性评价方法。首先基于智能电能表各单元串联关系和故障事件进行故障类型分类,利用最小二乘法推算各单元故障类型的尺度与形状参数,结合中位秩与平均秩次计算智能电能表累计失效概率提高模型准确度,并通过熵权法计算各故障类型对整表可靠度影响的权重系数,据此建立基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法。实例结果表明：本文提出方法在各类故障类型下均能准确得到智能电能表可靠度评估,并能准确获得智能电能表单元模块的可靠度,与现有方法相比,本文方法不需大量先验知识,且实现简单、准确度更高。