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随着配网建设的推进和用电负荷的广泛接入,配电变压器负荷三相不平衡问题日益突出,本文研究有源三相不平衡补偿装置在配电台区的应用技术。首先指出了负荷三相不平衡带来的问题,并从理论上分析了该装置提高台区电能质量、降低配变和线路损耗的原理;然后基于贵州电科院"电网节能降损技术实验室"平台,模拟实际配变、线路及负荷情况,验证了该装置能在调节负荷不平衡的同时补偿无功,实验中还通过控制变量法得出影响装置降损效果的两个关键因数:装置接入点至变压器之间低压线路长度、装置自身效率,进而提出有源补偿装置应用于台区三相不平衡治理的技术改进方向;最后,在贵阳供电局安装了两台有源补偿装置,现场运行结果验证了理论分析和实验测试结果的正确性。 相似文献
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为解决智能配电站房的在线监测与预警评估问题,提出了一种基于数据挖掘的智能配电站房运行状态评估方法。首先建立配电站房多源数据信息阵列,对当前时刻之前一段时间内配电站房内部的温度信息、湿度信息、水侵信息、烟雾信息、开关遥测信息、开关遥控信息进行描述;其次通过配电站房多源数据评估阵对智能配电站房多源数据信息阵进行了量化评估;然后对配电站房多源数据评估阵进行每列量化综合以生成配电站房多源数据单项评估阵;最后基于加权平均方法对配电站房多源数据单项评估阵进行综合,生成智能配电站房运行状态评估指标。实例分析验证了本文所提方法的可行性,可满足现场工程实际需求。 相似文献
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针对柴油发电机组故障信号非平稳非线性特征参数难以提取的问题,结合深度学习的优势,提出一种基于变分模态分解(VMD)和深度卷积神经网络(CNN)相结合的故障诊断模型。为克服VMD算法中分解模态数较难确定的问题,采用峭度准则来选取最优分解模态数,将优化的VMD算法用于不同工况下的柴油发电机组声信号进行分解,转化为灰度图像作为网络输入,通过CNN自动进行特征提取,并利用训练集样本进行网络训练。为避免背景噪声和提高故障诊断精度,使用双传感器采集发电机组声信号。通过测试集的验证,表明该模型在对柴油发电机组的故障诊断中实现了不同工况下的可靠判别,进一步提升了故障判别的准确性。通过对比其他4种故障诊断方法,结果表明所提方法诊断精度更高且鲁棒性好。 相似文献
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以海藻酸钠(SA)与阿拉伯胶(GA)为载体固定化酸性蛋白酶,以酶活回收率为评价指标,在单因素试验基础上,通过正交试验优化固定化条件。得到以SA-AG复合凝胶为载体制备固定化酸性蛋白酶的最佳工艺条件为:复合凝胶质量浓度3.5 g/100 mL,SA与AG质量比2∶1,氯化钙质量浓度7.0 g/100 mL,固定化时间1.0 h,给酶量1 540 U/g,吸附时间2.0 h,酶液pH值为3.0。此最佳条件下,固定化酸性蛋白酶酶活回收率为67.34%,酶活力为1 380 U/g。固定化酶酶学性质的研究结果表明,固定化酸性蛋白酶的最适作用温度(45 ℃)和最适反应pH值(pH=3)均与游离酶相同,但其热稳定性优于游离酶,且随着温度的升高这种优势越明显。 相似文献
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