基于虚拟时序机的隐式软故障精确定位

虚拟时序机中的不完全封闭顺序时序机的工作模式识别,特别地隐式软故障精确定位是重大难题.在虚拟状态表、虚拟状态差表、虚拟自状态差表的基础上,提出了一系列定义,导出了一系列重要定理、性质及规律,建立了状态差理论及自状态差法.可简单、直观地识别虚拟时序机的全部工作模式,精确定位隐式软故障.     

直流融冰兼SVC装置开路试验解锁失败分析及处理

为找出500 kV桂林变电站直流融冰兼SVC装置在一次开路试验中解锁失败的原因.结合直流融冰模式下装置主接线方式和换流阀等效电路,通过分析直流出线侧及换流变低压侧电压波形,发现直流正极出线侧存在与换流变低压侧线电压UYCA相差30°的工频交流电压,导致换流阀不具备解锁条件;而工频向量分析结果显示阀侧A相存在单相接地故障,这是导致解锁失败的直接原因.现场检查发现Y桥换流变低压侧A相避雷器存在对地击穿故障,更换该避雷器后直流融冰兼SVC装置在直流融冰模式下开路试验解锁成功.     

3AP1-FG型断路器自动分闸原因分析及防范措施

针对某变电站35 kV 3AP1-FG型断路器合闸后自动分闸事件,通过对异常断路器进行停电解体检查,分析断路器合闸后自动分闸的主要原因为断路器脱扣线圈顶杆歪斜,引起顶杆卡涩,从而导致分闸棘爪处于触发状态。针对存在的问题,给出了相应的处理方法及防范措施。     

完全状态差表生成法则

根据完全封闭升序n端输出时序机的各种定义,建立了位状态差、序状态差、表状态差运算规律,构成了完全状态差表及自状态差表,导出了完全状态差表的一系列重要性质。完全状态差表在海量数据块检测、模式识别、自然语言理解等方面有广泛应用。自状态差表可成功直观简明精确定位时序机隐式软故障。     

网络行为的分析与获取

当前网络是一个复杂的大系统还不完善,但其最终必然向可信网络发展,而网络行为的分析可以为下一代互联网规划设计、建设及管理提供科学依据,同时在获取大量的网络行为数据之后对网络行为的检测也有着重大作用并为预防网络犯罪打下坚实基础。     

一起串联补偿电容器故障原因分析及防范措施

针对500 kV某乙线线路串联补偿装置中的CAM 5.133-592-1W电容器出现故障,导致串补不平衡电流保护动作,串补重投不成功,通过对电容器设备解体分析其故障原因,指出电容器漏液致使第1串联段的12个元件出现击穿现象是主因,结合日常巡视和定期维护提出了相应预防措施,为同类设备的安全可靠运行提供出指导性的建议。     

智能变电站过程层网络交换技术探讨

对虚拟局域网(VLAN)和组播注册协议(GMRP)这两种目前智能变电站应用较为广泛的网络报文交换技术进行探讨,为智能变电站的网络建设提供有效的理论依据.以已投运的智能变电站所采用的网络交换技术为基础,对VLAN和GMRP技术的原理及优缺点进行分析.通过分析和对比,VLAN和GMRP技术在智能变电站均能够使用,但GMRP技术很可能成为未来过程层网络报文过滤的主流技术.     

一起220 kV线路CVT故障分析及防范措施

针对220 kV TEMP-220SU型CVT三相输出电压不平衡问题,通过对故障CVT进行高压试验和设备解体分析,发现C2电容器元件击穿导致二次输出电压降低是CVT故障的主要原因,最后结合日常巡视和高压试验方法提出了相应预防措施,为同类设备的安全可靠运行提供指导性的建议.     

耐超高压胁迫副溶血性弧菌的逆境耐受性

目的：探讨水产品中耐超高压胁迫的副溶血性弧菌对高压及其他逆境环境的耐受性。方法：以80～250 MPa超高压处理原始敏感菌株（Vibrio. parahaemolyticus ZJGSMC001）,筛选得到耐高压菌株（V. parahaemolyticus ZJGSPR001）,以其他逆境处理,分析二者对高压和其他逆境的耐受性差异。结果：以250 MPa压力胁迫处理,耐压菌株存活量比原始菌株高2（lg（CFU/mL））。3 ℃以下原始菌株生长速率为负值,45 ℃以上原始菌株不能存活,耐压菌株则生长良好,1 ℃和48 ℃时仍可存活。在NaCl质量浓度高达11.5 g/100 mL时,原始菌株为负生长,耐压菌株仍能生长。耐压菌株对有机溶剂和有机酸的耐受性增强,其中乙醇体积分数12%、丙酮体积分数9%、甲苯体积分数0.75%、柠檬酸3 mg/mL和乳酸体积分数1.5%时,原始菌株全部致死,耐压菌株仍存活。结论：原始菌株对压力较敏感,而耐压菌株经超高压胁迫处理后,除对高压的耐受能力提高外,对其他逆境（如温度、氯化钠、有机溶剂、有机酸）的耐受性也有所增强。     

网络行为的分析与获取简

当前网络是一个复杂的大系统还不完善，但其最终必然向可信网络发展，而网络行为的分析可以为下一代互联网规划设计、建设及管理提供科学依据，同时在获取大量的网络行为数据之后对网络行为的检测也有着重大作用并为预防网络犯罪打下坚实基础。