激活OICQ2000的隐藏功能

我在用Exescope做软件汉化时,无意中发现了OICQ2000版的一些隐藏功能,这些隐藏功能可以激活,而且还很有用。大家可以先比较一下以前的“参数设置”(如图1)和修改后的“参数设置”(如图2)。     

智能变电站状态监测通信体系设计

结合智能变电站技术的发展,对变电站设备状态监测技术和现状进行分析.为了融合变电站所有设备状态监测信息,首先按照智能变电站逻辑分层方法,分析智能变电站状态监测数据,提出系统通信方案;其次提出了融入智能变电站通信一体化的状态监测系统框架.在此基础上,详细阐述了状态监测信息接入控制器CAC的设计和功能设计.对其数据通信转发、历史存储、自管理、时钟同步以及监测系统安全进行了研究.为生产管理、设备选型、检修、智能电网决策分析提供数据支撑.     

融冰期绝缘子伞间电场动态特性仿真研究

现有试验研究表明，融冰期绝缘子的放电与局部电场强度增大密切相关，而融冰期的水滴动态形变对局部电场的影响尚未研究。为了得到在融冰水滴的动态形变影响下，绝缘子伞间电场随时间和空间变化的动态特性，以复合绝缘子伞裙单元为对象，通过建立流体-电场耦合仿真模型，从水滴的形变长度、破碎以及不同融冰滴水位置等3个方面对伞间电场的影响进行了分析。结果表明：大伞冰棱尖端水滴的形变长度增加将使得伞间电场强度值增加；水滴破碎行为将使得伞间电场强度最大值显著上升，改变间隙电场强度的空间分布，使得最大电场强度的位置发生转移，在间隙距离较小时，可能诱发局部电弧产生；而由于高电导率水膜的屏蔽作用，中小伞裙冰棱尖端发生融冰滴水对间隙电场强度的影响较小。     

分布式光纤温度探测报警系统的实现及产品化

介绍了光纤中后向喇曼散射的温度特性，描述了分布式光纤温度探测报警系统的原理，阐述了该系统的技术实现，例证该系统在消防领域的实际应用。     

基于深度学习的变压器故障诊断方法研究

油中溶解气体分析方法（DGA）是变压器内部故障诊断的重要方法,广泛应用在变压器在线监测和定期试验检测中,传统的特征气体法和三比值法等诊断方法在实际应用中普遍存在着一定的局限性,导致故障诊断精度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习技术中的多层感知机的变压器故障综合诊断方法,利用开源的Scikit-learn 机器学习框架及TensorFlow深度学习框架构建了变压器故障诊断模型,并应用实际工程中的故障样本数据,对故障诊断模型进行了训练和测试。试验结果表明,基于多层感知机技术的变压器故障诊断模型能够对变压器故障进行正确诊断,与传统的三比值法及支持向量机技术相比,多层感知机的诊断准确率更高,具有更优的故障诊断性能,能够为变压器的检修提供更为准确的参考信息。     

南方电网覆冰监测系统算法误差分析及模型改进技术研究

针对目前南方电网架空线路覆冰监测预警系统仍有诸多关键性问题待解决,如在系统核心计算方面参数选取较为简单,没有结合实际线路设计条件,从而造成覆冰预警系统覆冰模型不准确,不能直接为防冰管控工作提供有效决策依据的缺陷。本文首先对系统中现有耐张塔线路覆冰厚度模型计算误差进行分析研究,其次从线路设计角度出发,对其模型进行改进。研究表明:①系统中现有计算模型忽略了线路初始设计冰厚、垂直档距变化特征的影响,导线等效长度取值有待商榷;②通过改进的计算模型,对初始的拉力值进行修正,同时综合考虑设计冰厚、垂直档距、水平应力、导线状态方程等变化等特征,以贵州省毕节地区耐张塔线路四次线路覆冰过程为例,改进的模型能够将系统现有计算模型准确度由59. 8%提升至95. 1%,计算结果更加接近于真实值。能够为输电部门为防冰管控工作提供有效决策依据,以及减少人工观冰耗费大量的资源、时间。     

使用反病毒软件的三个误区

1.认为自己的机器里装了一个反病毒软件就万事大吉了,其实不然。到目前为止,世界上几乎没有一家反病毒软件生产商承诺可以查杀所有已知病毒,这就意味着即便你装了一个反病毒软件,也并非绝对安全。 2.反病毒软件装了好几个,但不注意升级病毒库,这样的反病毒软件其功用可想而之。要知道新病毒每天都在     

反病毒软件实用搭配方案

反病毒软件进行搭配的原则是要实现功能互补和优势互补,并且不能产生冲突,搭配后的可靠性、兼容性要有保证,搭配的结果应该产生1+1>2的效果。在具体操作上,应是国外反病毒软件和国内反病毒软件搭配,资源占用率高的和资源占用率低的搭配,可以实现功能互补的互相应该搭配。 我们知道,在电脑中同时开启两套反病毒软件的实时监控有可能会引起冲突,但是安装多套反病毒软件的同时,只开启一套反病毒软件的实时监控程序却是行得通的。如此一来,     

连续3天覆冰微气象数据驱动的架空输电线路覆冰类型识别与预测

架空输电线路不同覆冰类型对电网的危害程度不同,同时也影响防冰和除冰决策。针对图像覆冰类型识别存在的图像质量差、利用率低、泛化能力较弱的问题,研究连续3天覆冰微气象数据驱动的架空输电线路覆冰类型识别与预测。通过覆冰图像的拍摄时间和终端号数据融合2014—2018年南方电网输电线路覆冰监测系统的覆冰图像、微气象、终端和杆塔等信息,构建了覆冰类型微气象数据集,统计分析了雨凇、雾凇、混合凇和湿雪4种覆冰类型的微气象特征和地理分布特征,提出了最近邻（k-nearest neighbors,KNN）分类方法,利用连续3天9个微气象参数和覆冰类型的5 075个样本训练集识别与预测1 269个样本测试集的覆冰类型,准确性达80%以上,其中精确率P、召回率R和准确率A分别达到86.7%、86.6%和92.2%,大大提高了架空输电线路覆冰数据的利用率、分析效率和泛化能力。