一种新颖的电力系统级联故障风险评估方法设计

传统的风险评估方法采用元素的长期故障模型和严重度指数,分别表征失效概率及其对系统的影响。在实际系统中,由于内部系统和外部环境的影响,故障概率具有时变特性。文中通过对系统中的每个严重性进行加权来形成严重性指数,并根据不同的重点,主观和假设的前提选择权重系数,提出了一种采用可信性度量来确定组件故障概率及全局模糊安全指数来衡量事故严重程度的新方法。选择N-1个突发事件作为级联失败的初始事件和风险等级,其应急分析的风险排序结果作为下一个模拟层的起始事件,以获得折叠序列。最后,文中模拟了RSTS六总线系统,得出的结果表明,所提出的方法更符合实际电力系统的运行状态。

新建变电站的验收方案

针对电气设备存在质量存在差异,传统的变电验收业务没有统一的术语和技术规范的问题。结合变电验收《通用管理规定》的要求,讨论了新建变电站的验收过程和标准。论述了变电验收的可研初设审查、厂内验收、到货验收、隐蔽工程验收、中间验收、竣工验收、启动验收等7个流程以及变电验收总标准和要点,从变电验收的准备工作开始,介绍了现场验收和投入运行后的主要工作,并以电流互感器的验收为例分析了新建变电站的验收流程。

民族地区乡村旅游地游客满意度测评及影响因素分析——基于富川神仙湖花海园的调查数据

少数民族地区具有丰富的自然和人文生态旅游资源,具备开展乡村生态旅游的独特优势。本文通过构建乡村旅游地游客满意度评价指标体系,基于对富川瑶族自治县神仙湖花海园游客满意度的问卷调查数据,采用SPSS17.0的因子分析法,剖析乡村旅游地游客满意度的主要影响因素。研究结果表明:富川神仙湖花海园游客整体上表现出较高的满意度,且向他人推荐该景区的意愿较强,主要源于其乡村田野风光和休闲轻松的氛围;景区开发总体规划、民族风情、景区布局、景区活动种类、娱乐设施以及其它公共基础设施等6类因素对被调查游客满意度影响显著。据此,提出优化景区布局、完善基础设施建设、凸显民族文化特色等政策建议。

变压器外壳接地装置发热原因分析

变压器外壳接地主要是为了保证人身安全,当变压器绝缘受损时,通过外壳接地,可以有效防止人身触电事故。变压器在正常运行中,其外壳接地装置均有不同程度的发热,现对外壳接地电流过大引起的接地装置发热进行分析。

红薯茎作饲料太可惜

长期以来，广大农村都习惯于将红薯茎用于饲喂家畜，如鲜喂或青贮后饲喂，营养损失还少一点，而风干粉碎饲喂，其营养利用率不到10％，浪费太大。红薯在我国分布很广，种植面积近1亿亩，其茎叶产量十分可观，如将茎尖开发成无公害蔬菜或保健食品，其余的用作饲料，经济效益可成倍提高。红薯秧蔓顶端的10—15厘米及嫩叶、叶柄合称茎尖。随着科学技术的发展，

基于数据融合与智能分析算法的电网抢修管控技术研究

针对电网抢修管控效率低且故障点定位精确度较差的问题,文中提出了一种基于数据融合与智能分析算法的电网抢修管控技术。根据电网故障抢修的传统业务流程对抢修涉及到的部门和数据进行分类,基于加权的自适应数据融合理论,以最小化运算结果总误差为标准,利用层次分析法实现数据融合并采用智能分析算法处理数据信息,从而有效提高电网抢修的综合效率。利用数值实验对电网故障抢修效率进行计算分析,结果证明了所提算法的可靠性。相比于传统方法,所提算法在工单派出效率和故障定位效率方面均可提高10%以上。

高压隔离开关电触头性能改善方法分析

在电力系统中,高压隔离开关是一个关键设备,一方面其能够对线路和设备起到隔离作用,另一方面能够在无负荷条件下完成切换线路动作,在电力系统中发挥重要作用。随着高压输电线路建设规模的扩大,电力系统对高压隔离开关电触头性能提出了更高要求。本文分析了高压隔离开关电触头故障及原因,并提出了性能改善方法。

生物工程技术在食品工业领域中的应用

随着近几年的发展,生物工程技术进步速度异常迅速,它提高了我国在食品工业领域的发展速度,其次也促进了我国的社会经济发展。目前,随着我国在科学技术方面的不断进步,生物工程技术的应用实例变得越来越多,并逐步形成了能源、医疗、食品、农业、工业等各大行业互相融合的专业性技术科目,它能够有效帮助解决当前我国的资源短缺问题,身体健康问题,环境污染问题。本篇文章将会从各个方面来分析生物工程技术在食品工业领域中的应用。

基于细菌觅食改进SVM的变电站智能检测方法

针对传统SVM算法在变电站变压器故障诊断中存在准确率不高的问题,在大数据环境下,结合细菌觅食算法和SVM算法,提出一种基于细菌觅食算法改进SVM的电力变压器的故障诊断模型。对此,在分析细菌觅食算法和SVM算法原理基础上,提出电力变压器故障的SVM模型;然后利用细菌觅食算法对SVM算法的参数C和γ进行寻优,并将得到的最优参数作为训练测试集的模型,对变压器故障测试数据进行测试诊断;最后,以Matlab2016a作为仿真工具,以某电力公司采集到的数据作为来源,在数据预处理基础上,分别对比PSO、GA与BFA优化SVM的优化结果,以及未经优化的故障诊断结果。结果表明,本研究提出的BFA改进模型的准确率达90%以上,高于传统的SVM和其他三种优化方法。