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1.
2.
韶钢水泥厂为年产10万t水泥的立窑生产线。经过各地考察,多次反复论证于1999年决定采用Φ2.2m×6.5m水泥磨配O-Sepa选粉机的粉磨系统生产超细矿渣。1系统改进和调试1.1调整磨机工艺参数为了获得较高比表面积的超细矿渣产品,一仓研磨体采用球段混装,二仓研磨体采用钢段,原磨机工艺参数进行调整,缩短一仓(隔仓板靠近磨门)加长二仓以加强研磨能力,并将隔仓板和磨尾衬板篦孔进行改进,改后篦缝为8mm,以保证通风良好而又不漏段。改后研磨体规格与级配见表1。表1改后研磨体规格与级配仓位一仓二仓长度/mm1500… 相似文献
3.
对影响电厂继电保护系统的各个因素进行分层,建立3层结构的层次分析模型;确定每一层相对于上一层的成对比较矩阵并求取权向量;利用建立好的层次分析模型对电厂继电保护系统进行打分评价。通过该模型可以定量和客观地评价电厂继电保护系统的性能。 相似文献
4.
电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习因子是定值的缺陷,引入学习因子随着迭代次数变化的表达式,提高算法的搜索能力,更好地优化最小二乘支持向量机(LS-SVR)的学习参数,建立预测模型,并作误差分析。最后以某一地区相同型号,相同运行环境的24台继电保护设备为例,说明GDSPSO相比较其他3种算法而言,寻优速度快,稳定性好,计算耗时短,利用GDSPSO优化得到的学习参数建立的预测模型,预测效果好,预测精度高。 相似文献
5.
陈志光 《电力系统保护与控制》1999,27(2):40-42
LCBll是三相电流差动保护装置,是由美国西屋公司生产的,最早用于广东大亚湾核电站工程。该站的所有40()k和500kV出线的主1保护均是LCBll。后来沙江乙线的主1也是这种保护。ILCBll电流差动的原理简介LCB11电流差动保护可用于两端和三端网络,依靠高频通道将两(三)侧装置联系起来,保护构成示意图如图1。每侧的三相电流被转换成电压,由序网滤波器将这些电压综合成能代表三相电流信息的单相电压VLD(如图2)。序网包括正序、负序和零序网络,均能被独立调节,以使其输出量能最好地代表系统的情况。序网的输出 相似文献
6.
GOOSE已经在数字化变电站中广泛应用,但缺乏对GOOSE通信过程有效的分析、监测工具.针对这一空白,提出了GOOSE报文实时解析的步骤和方法,定义了GOOSE传输的正常和异常事件,根据GOOSE实时解析的结果建立了GOOSE通信模型,并在此基础上开发了GOOSE通信预警软件和图形化的人机界面,阐述了预警系统在数字化变电站中的应用情况.GOOSE实时解析和预警系统能够及时发现通信异常,消除缺陷,保证数字化变电站的可靠运行. 相似文献
7.
电力公司的重要任务是实现它的经济目标和社会责任。作为实现这些目标的最有前途的方法之一,资产管理受到了越来越多的重视。全寿命周期成本管理(LCCM)是资产评估中的一个非常有效的工具。为了使电力设备全寿命周期成本最优,针对目前关于设备检修策略的研究中存在着诸如忽略了设备检修对于设备故障率的影响以及设备在全寿命周期中可靠性在不断劣化的趋势等这类问题,本文将机械工程领域的设备等劣化理论引入到电力设备运行分析中,在此基础上,推导出了各检修周期内设备可靠度之间的关系,结合设备的风险定义以及役龄回退因子,建立了设备基于风险的检修策略优化模型。这种方法实质上是为了在设备自身价值和设备给系统带来的经济效益之间,在LCCM和设备检修之间,以及在电力系统的技术与管理之间寻求平衡点。最后文中结合一个具体算例,求得了最优检修间隔,并与传统的定期检修进行了简要的对比分析。 相似文献
8.
重晶石粉在钻井中的作用主要是平衡地层压力、防止井喷、井涌等事故的发生。因此重晶石粉的密度是评价重晶石粉质量好坏的最重要指标。GB/T5005-94中规定重晶石粉密度的测定方法是李氏密度瓶法,其要求极为苛刻。需要先把预先加入煤油的密度瓶置于精度为±0.05℃的精密恒温水浴中恒温30 min,然后再向密度瓶里加入一定质量烘干后的重晶石粉,充分赶净气泡后,重新放入恒温水浴中恒温30 min。取出,再排空气。测完一个重晶石粉样品的密度,至少需要3个多小时。为此,笔者通过试验,总结出了2种简便易行的测试方法。 相似文献
9.
10.
摘要: 电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习因子是定值的缺陷,引入学习因子随着迭代次数变化的表达式,提高算法的搜索能力,更好地优化最小二乘支持向量机(LS-SVR)的学习参数,建立预测模型,并作误差分析。最后以某一地区相同型号,相同运行环境的24台继电保护设备为例,说明GDSPSO相比较其他3种算法而言,寻优速度快,稳定性好,计算耗时短,利用GDSPSO优化得到的学习参数建立的预测模型,预测效果好,预测精度高。 相似文献