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电力工程输电线路施工技术及质量控制研究
被引量:
4
1
作者
臧远
《企业技术开发》
2017年第10期132-133,共2页
基于我国电力工程的快速发展,输电线路施工技术已经引起人们的重视。在电力工程中,做好输电线路施工技术及质量控制工作,不仅能够提高电力资源的利用率,还能够保证电力系统的稳定运行。因此,文章主要研究电力工程输电线路施工技术及质...
基于我国电力工程的快速发展,输电线路施工技术已经引起人们的重视。在电力工程中,做好输电线路施工技术及质量控制工作,不仅能够提高电力资源的利用率,还能够保证电力系统的稳定运行。因此,文章主要研究电力工程输电线路施工技术及质量控制,希望能够给工程中的相关工作人员提供一定的参考与帮助。
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关键词
电力工程
输电线路施工技术
质量控制
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职称材料
10kV、35kV线路短路故障电流速算及故障点范围确定方法分析
被引量:
2
2
作者
张举刚
黄列发
+1 位作者
廖婷婷
臧远
《广东科技》
2013年第24期83-83,45,共2页
当前10kV、35kV线路大部分未安装故障测距仪及线路故障仪,线路出现短路跳闸故障时,该线全部停运,全靠抢修人员现场巡查发现故障点后,再制订运行方式,再对故障隔离、抢修。主要针对在受资金限制,在不增加额外资金的投入下,利用原保护装...
当前10kV、35kV线路大部分未安装故障测距仪及线路故障仪,线路出现短路跳闸故障时,该线全部停运,全靠抢修人员现场巡查发现故障点后,再制订运行方式,再对故障隔离、抢修。主要针对在受资金限制,在不增加额外资金的投入下,利用原保护装置及设备对短路故障进行分析及故障点区域的确定。介绍了传统故障检修的弊端,分析利用原保护装置及设备进行检修的方法,在此基础上通过两个实例验证了该方法的有效性。
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关键词
线路故障
电流速算
故障检修
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职称材料
基于边信息度量学习的密度聚类电力远动传输异常检测算法
3
作者
王美树
臧远
《电器与能效管理技术》
2018年第9期67-72,共6页
针对远动传输数据空间分布复杂、传统欧氏距离度量样本相似性难以满足要求的情况,提出了一种基于边信息度量学习的密度聚类电力远动传输异常检测算法。通过引入基于边信息的度量学习阶段,从给定的数据集边信息中学习出一种优化的距离度...
针对远动传输数据空间分布复杂、传统欧氏距离度量样本相似性难以满足要求的情况,提出了一种基于边信息度量学习的密度聚类电力远动传输异常检测算法。通过引入基于边信息的度量学习阶段,从给定的数据集边信息中学习出一种优化的距离度量方式来定义样本之间的距离,进而在密度聚类异常检测算法中采用新的距离定义。相比于采用传统欧式距离定义的密度聚类异常检测算法,由边信息学习而得的距离度量提高了数据样本之间的可区分性,增强了密度聚类算法的聚类性能,改善了现有基于聚类的异常检测算法误报率较高的问题。仿真结果表明,提出的算法能够显著降低异常的误报率,同时有效提高异常的检测率。
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关键词
边信息
度量学习
密度聚类
电力远动传输
异常检测
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职称材料
题名
电力工程输电线路施工技术及质量控制研究
被引量:
4
1
作者
臧远
机构
贵州电网万山供电局
出处
《企业技术开发》
2017年第10期132-133,共2页
文摘
基于我国电力工程的快速发展,输电线路施工技术已经引起人们的重视。在电力工程中,做好输电线路施工技术及质量控制工作,不仅能够提高电力资源的利用率,还能够保证电力系统的稳定运行。因此,文章主要研究电力工程输电线路施工技术及质量控制,希望能够给工程中的相关工作人员提供一定的参考与帮助。
关键词
电力工程
输电线路施工技术
质量控制
Keywords
Electric power engineering
Transmission line construction technology
quality control
分类号
TM752 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
10kV、35kV线路短路故障电流速算及故障点范围确定方法分析
被引量:
2
2
作者
张举刚
黄列发
廖婷婷
臧远
机构
贵州电网公司万山供电局
出处
《广东科技》
2013年第24期83-83,45,共2页
文摘
当前10kV、35kV线路大部分未安装故障测距仪及线路故障仪,线路出现短路跳闸故障时,该线全部停运,全靠抢修人员现场巡查发现故障点后,再制订运行方式,再对故障隔离、抢修。主要针对在受资金限制,在不增加额外资金的投入下,利用原保护装置及设备对短路故障进行分析及故障点区域的确定。介绍了传统故障检修的弊端,分析利用原保护装置及设备进行检修的方法,在此基础上通过两个实例验证了该方法的有效性。
关键词
线路故障
电流速算
故障检修
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于边信息度量学习的密度聚类电力远动传输异常检测算法
3
作者
王美树
臧远
机构
淮浙煤电有限责任公司
上海交通大学自动化系
出处
《电器与能效管理技术》
2018年第9期67-72,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61374160)
文摘
针对远动传输数据空间分布复杂、传统欧氏距离度量样本相似性难以满足要求的情况,提出了一种基于边信息度量学习的密度聚类电力远动传输异常检测算法。通过引入基于边信息的度量学习阶段,从给定的数据集边信息中学习出一种优化的距离度量方式来定义样本之间的距离,进而在密度聚类异常检测算法中采用新的距离定义。相比于采用传统欧式距离定义的密度聚类异常检测算法,由边信息学习而得的距离度量提高了数据样本之间的可区分性,增强了密度聚类算法的聚类性能,改善了现有基于聚类的异常检测算法误报率较高的问题。仿真结果表明,提出的算法能够显著降低异常的误报率,同时有效提高异常的检测率。
关键词
边信息
度量学习
密度聚类
电力远动传输
异常检测
Keywords
side-information
metric learning
density-based clustering
tele-control transmission
anomaly detection
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力工程输电线路施工技术及质量控制研究
臧远
《企业技术开发》
2017
4
下载PDF
职称材料
2
10kV、35kV线路短路故障电流速算及故障点范围确定方法分析
张举刚
黄列发
廖婷婷
臧远
《广东科技》
2013
2
下载PDF
职称材料
3
基于边信息度量学习的密度聚类电力远动传输异常检测算法
王美树
臧远
《电器与能效管理技术》
2018
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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