我国儿科医疗服务效率及其影响因素研究

目的:为科学评估中国儿科医疗服务情况,总结儿科医疗服务效率,并分析关键影响因素及程度。方法:基于三阶段广义DEA模型,采用2008-2019年我国31个省(自治区、直辖市)面板数据,分析各省市儿科卫生服务效率,并研判儿科服务效率的影响因素。结果:中国省域儿科医疗卫生服务效率在逐年增加的同时,存在一定的地域异质性特征,医疗资源配置体系有待优化;儿科服务资源投入冗余严重且差异化明显,经济、技术与专业环境的优化将持续消除冗余影响,推动儿科服务效率增长;人口密度过高、医疗保健价格指数增加将对儿科服务效率产生负面作用,而城镇化水平、教育水平与人口出生率的增加,将推动儿科服务效率优化。结论:科学规划公立三级综合医院儿科规模,增加公立三级儿科专科医院数量,进一步提高医院管理水平和技术水平,将成为突破儿科发展瓶颈的重要方式。

新型驱鸟技术在配电网中的应用

鸟类停留、筑巢等行为容易造成输变电线路出现异常或故障,影响电网正常运行,近年来,很多地方电力企业都在采取各种措施、方法对鸟害进行防范,可是效果并不理想。分析电网鸟害故障的原因与特点,制定有效的电网线路及设备保护方案,且不伤害鸟类,促进电力运行与自然环境协调统一发展。文章以实际工程案例为背景,对太阳能超声波驱鸟器的应用进行分析,以供借鉴。

基于机器视觉应用的电力设备识别技术研究

电力行业作为社会与经济建设中的中流砥柱,推动电力行业高质量发展就成为助力社会经济发展的主要因素。电力系统是否能够安全、稳定的运行,直接关系到国民经济的发展。各种电力设备在日常运行的过程中极为容易受到各种因素的干扰,一旦电力设备发生故障,极为容易影响电力系统整体的稳定性。对于当前复杂的电力系统来说,如果仍旧沿用传统人工巡检模式,不仅效率无法满足要求,同时也会造成大量的人力、物力、财力浪费,且极为容易因为人工巡视不到位,导致一些潜在问题没有及时发现的问题。机器视觉技术的应用,能够综合利用图像信息技术针对有关数据进行分析,基于机器视觉进行电力设备识别,能够真正建立智能化、自动化的监测系统。鉴于此,本研究主要围绕基于机器视觉应用的电力设备识别技术进行了阐述,并分析了基于机器视觉应用的电力设备识别系统的构建方法,仅供参考与借鉴。

高压电缆故障诊断检测方法及运用

高压电缆发生故障主要是由于人为或自然灾害等的破坏导致绝缘损坏,使相与相或相与地之间发生短接。这种短接会使电流急剧增大,电压大幅度下降并进一步造成电缆损坏等严重的后果。如何在电缆发生故障时快速地排除故障,恢复供电,将停电损失控制在最小的范围,采用何种测试仪器和测试方法寻找故障点是现场技术人员和各级领导十分关心的问题。

配电自动化常见故障及处理方式研究

介绍了配电自动化的基本特征,分析了配电网正常运转的影响因素,介绍了电力系统配电自动化常见故障,结合实际情况给出了相应的处理策略。