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廈門日華機電成套有限公司

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[供應(yīng)]小型配電箱
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  • 產(chǎn)品產(chǎn)地:廈門
  • 產(chǎn)品品牌:日華
  • 包裝規(guī)格:小型配電箱
  • 產(chǎn)品數(shù)量:10000
  • 計量單位:臺
  • 產(chǎn)品單價:1
  • 更新日期:2016-06-16 11:23:07
  • 有效期至:2017-06-16
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小型配電箱 詳細信息

小型配電箱內(nèi)容: 本文首先綜述了電力系統(tǒng)故障診斷的各種研究方法,評述了這些方法中需要改進之處,并進一步指出了該領(lǐng)域所需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題和主要發(fā)展趨勢。它們對構(gòu)建電力系統(tǒng)故障診斷智能輔助決策系統(tǒng)具有重要的指導意義,對保證電力系統(tǒng)的安全運行、減少事故的經(jīng)濟損失具有重要的理論和現(xiàn)實意義。   一、國內(nèi)外研究發(fā)展狀況   1.1基于專家系統(tǒng)的診斷方法   專家系統(tǒng)(expertsystem)利用專家推理方法的計算機模型來解決問題,己獲得日益廣泛的應(yīng)用。目前,專家系統(tǒng)用于電力系統(tǒng)故障診斷是比較成功小型配電箱的。根據(jù)故障診小型配電箱斷的知識表示和所用推理策略的不同,專家系統(tǒng)主要有2類:   1)基于啟發(fā)式規(guī)則推理的系統(tǒng)。   此類系統(tǒng)把保護、斷路器的動作邏輯以及運行人員的診斷經(jīng)驗用規(guī)則表示出來,形成故障診斷專家系統(tǒng)的知識庫,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向推理將所獲得的征兆與知識庫中的規(guī)則進行匹配,進而獲得故障診斷的結(jié)論?,F(xiàn)在大多數(shù)故障診斷屬于這一類。   2)結(jié)合正、反推理的系統(tǒng)小型配電箱。此類系統(tǒng)結(jié)合了正反向混合推理方法,根據(jù)斷路器和繼電保護與被保護設(shè)備之間的邏輯關(guān)系建立推理規(guī)則,同時通過反向推理,有效地縮小可能故障的范圍,以動作的繼電保護與故障假設(shè)的符合程度計算可信度。文獻[4]介紹了基于事例推理(CBR)和基于規(guī)則推理(RBR)的混合推理的故障診斷專家系統(tǒng)。由于采用了混合推理,提高了故障診斷專家系統(tǒng)的適應(yīng)性與自學習能力。   基于專家系統(tǒng)的診斷方法的主要特點是可以方便地把保護、斷路器的動作邏輯以及運行人員的診斷經(jīng)驗用規(guī)則表示出來,并允許在知識庫中增加、刪除或修改一些規(guī)則,以確保診斷系統(tǒng)的實時性和有效性,同時還能夠給出符合人類語言習慣的結(jié)論,并具有相應(yīng)的解釋能力等,比較適合中小型電力系統(tǒng)和變電站的故障診斷。該方法在實際應(yīng)用中仍然存在如下主要缺陷:①建立知識庫及驗證其完備性比較困難;②容錯能力較差,缺乏有效的方法識別錯誤信息;③大型專家系統(tǒng)的知識庫的維護難度很大;④專家系統(tǒng)在復(fù)雜故障診斷任務(wù)中會出現(xiàn)組合爆炸和推理速度慢的問題。這些缺陷使得專家系統(tǒng)難以滿足大規(guī)模電力系統(tǒng)在線故障診斷的需要,目前主要應(yīng)用于離線故障分析。   1.2基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法   與專家系統(tǒng)相比,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN——artificialneuralnetwork)的故障診斷方法具有魯棒性好、容錯能力強和學習能力強等特點。目前應(yīng)用于電力系統(tǒng)故障診斷的ANN有:基于BP(ackpropagation)算法的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。文獻[4]給出了典型的故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型,其實現(xiàn)方法是:以電力系統(tǒng)繼電保護信息作為ANN的輸入,以可能發(fā)生的故障作為其輸出,選擇適當?shù)臉颖炯柧欰NN。整個訓練過程為小型配電箱:首先根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當前的內(nèi)部表小型配電箱達,對輸入樣本進行前向計算;然后比較網(wǎng)絡(luò)的輸出與期望輸出之間的誤差,若誤差滿足條件,則訓練結(jié)束,否則,將誤差信號按原有的通路反向傳播,逐層小型配電箱調(diào)整權(quán)值和閥值,如此反復(fù),直至達到誤差精度要求。文獻[5]將大型輸電網(wǎng)絡(luò)分區(qū),對各個區(qū)域分別建立基于BP算法的故障診斷網(wǎng)絡(luò),然后綜合獲得最終的故障診斷結(jié)果。   基于ANN的診斷方法的主要特點是避免了專家系統(tǒng)故障診斷所面臨的知識庫構(gòu)造等難題,不需要推理機的構(gòu)造。由于用于ANN訓練的完備樣本集獲取困難,目前該方法只比較適合中小型電力系統(tǒng)的故障診斷。ANN方法在故障診斷應(yīng)用中存在的問題主要是:①其性能取決于樣本是否完備,而大型的電力系統(tǒng)的完備樣本集獲取非常困難;②與符號數(shù)據(jù)庫交互的功能較弱;③不擅長處理啟發(fā)性的知識;④不知如何確保ANN訓練時收斂的快速性和避免陷人局部最小;⑤缺乏解釋自身行為和輸出結(jié)果的能力。以上缺點限制了ANN故障診斷方法在線應(yīng)用于大型電力系統(tǒng)。如何設(shè)計適用于大型電力系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng),仍然是一個有待進一步研究的問題。   1.3基于優(yōu)化技術(shù)的診斷方法   基于優(yōu)化技術(shù)(optimizationmethods)的診斷方法是一種基于數(shù)學模型的求解方法,其基本思想是將電力系統(tǒng)故障診斷問題描述成為0-1整數(shù)規(guī)劃問題,并構(gòu)造一種解析數(shù)學模型,利用優(yōu)化技術(shù)尋找問題的最優(yōu)解。文獻[6]首次建立了根據(jù)保護動作和繼電器信息識別故障元件的數(shù)學模型,并從診斷結(jié)果應(yīng)該盡可能解釋所有報警信息的角度出發(fā),給出了故障診斷問題的適應(yīng)度函數(shù),從而將電力系統(tǒng)故障診斷問題轉(zhuǎn)化為0-1整數(shù)規(guī)劃問題。文獻[7]提出了發(fā)生故障時的報警信息(即保護動作和斷路器跳閘信息)電力線路填用第小型配電箱一種工作票時,工作負責人必須得到值班調(diào)度員或工區(qū)值班員的許可后方可開始工作。(   )   35、安全接地是防止電擊的基本保護措施。(   )   36、如沒有得到有關(guān)人員口頭指令或電話命令,也沒有向值班人員聯(lián)系,擅自進行工作,是違反《電業(yè)安全工作規(guī)程》的。(   )   三、多選題   1、目前配電線路可分為(   )。   A.高壓配電線路         B.中壓配電線路   C.低壓配電線路         D.超高壓配電線路   

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