基于ANN的变电站故障诊断系统及其容错性

介绍了基于人工神经网络 (ANN)方法的变电站故障诊断的系统 ,并对其容错性进行了研究 ,该系统充分利用人工神经网络所具有的强大的学习能力及高度的容错性等特点 ,实现对变电站故障元件的诊断。仿真结果表明 ,本系统不仅能在输入信息正确的条件下准确地诊断出故障元件 ,而且在输入信息不完整或少部分信息错误的情况下 ,仍能给出满意的诊断结果。     

电力负荷模型结构的样条函数描述

提出了用一系列简单函数分段或分区描述大幅度电压变化情况下负荷、变结构负荷和复杂非线性负荷特性的样条函数模型。介绍了一元样条函数模型参数辨识的样条最小二乘法,提出了确定样条函数模型中多项式系数和内节点数值的参数辨识的2层优化算法,其中内层优化问题为内节点数量和数值确定情况下的多项式系数的辨识,外层优化问题为内节点数值的辨识,问题求解采用步长加速法。通过改变样条函数模型中多项式的阶次、内节点数目和内节点数值,可用样条函数模型灵活方便地描述许多复杂的电力负荷特性,并且具有传统数学模型的简单结构和形式,为模型结构或形式未知情况下的负荷建模提供了新的途径。仿真建模实例证明了所提模型与算法的有效性。     

制取氢氧化镁反应槽微机自动控制系统

重点介绍了以V40Ⅱ工业控制机为中心的反应槽pH值和温度的自动控制系统,分析了该系统的组成、原理以及配套的支持软件。     

陶瓷凝胶再流动结合压滤制备高密度氧化铝素坯

高密度素坯是制备高性能陶瓷的基础,采用再流动结合压滤的方法制备高密度氧化铝素坯,研究了再流动结合压滤对素坯性能的影响。结果表明：脱水收缩1 d的再流动浆料具有更好的可压缩性,随着脱水收缩时间的延长,浆料的可压缩性降低;再流动结合压滤对高固含量浆料的物理力学性能提升效果更明显,与56.0%(体积分数)固含量的浆料直接压滤制备的素坯相比,通过再流动结合压滤制备的素坯相对密度从64.5%提高至65.7%,累积气孔率从0.149 mL/g降低至0.140 mL/g,素坯在1 550℃下烧结2 h的烧结收缩率从13.2%降低至12.6%,在1 500℃下烧结6 h制备的陶瓷抗弯强度从483 MPa提高至545 MPa。以上结果对大尺寸陶瓷部件制备具有重要意义。     

基于人工神经网络的变电站故障诊断

介绍了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ） 实现变电站故障诊断的方法,该方法充分利用人工神经网络所具有的强大的学习能力及高度的容错性等特点,实现对变电站故障元件的诊断．仿真结果表明,该方法不仅能准确地诊断出保护、开关正确动作时的故障元件,也可有效地诊断出因保护或开关拒动的越级故障时的故障元件．     

基于数据挖掘的书画类短视频个性化推荐方法设计

传统的短视频个性化推荐方法无法保证平均召回率,导致其推荐结果不理想,因此,设计了一种基于数据挖掘的个性化推荐方法。该方法首先构建了短视频推荐框架,并在建立书画类短视频用户画像的基础上,基于数据挖掘过程处理书画类短视频数据,从而实现书画类短视频个性化推荐。实验结果表明,相比于传统方法,该方法的平均召回率较高,短视频推荐效果更好。     

负荷特性对电力系统静态电压稳定性的影响及静态电压稳定性广义实用判据

推导出考虑负荷静态电压特性的静态电压稳定条件和广义实用判据,阐述了静态电压失稳与电压崩溃的联系及其区别;分析了负荷静态电压特性对电力系统静态电压稳定性的影响,并指出：系统在鼻形曲线上半支运行时的静态电压稳定性主要取决于网络的电压—功率传输特性,而系统在鼻形曲线下半支运行时的静态电压稳定性则主要取决于负荷的静态电压特性。     

电力系统安全分析的网格化计算

确保大规模电力系统的安全稳定运行是电力系统的重要课题。对于复杂、多样的电网安全分析必须进行大量的数字运算,运用网格化分析可以大大提高计算速度,并能满足实时计算的要求。     

大管径泥水平衡顶管施工基坑及邻近构筑物监控技术

结合涿州—房山供热工程输热主干线项目第2标段工程实例,介绍了大管径泥水平衡顶管施工过程中基坑及邻近构筑物的监控技术,结合现场施工实际情况,总结了泥水平衡顶管施工完成后的防沉降技术,相关结论可为将来的顶管施工工程提供技术参考。     

基于Visio的图形化短路计算软件的开发

提出并研究了一种以Microsoft Visio2003图形软件为平台,利用VBA进行二次开发的图形化短路软件开发的新技术和新的实现方法,充分利用了Visio2003强大的图形化功能.研究和应用表明,Visio的二次开发技术为图形化电力应用软件的开发提供了新的有效的途径.