高频超声结合灰度技术诊断腕管综合征的可行性研究

目的探讨运用高频超声灰度技术诊断腕管综合征的可行性,并比较其与测量正中神经截面积法诊断腕管综合征的应用价值。方法对经电生理及临床症状确诊的35例腕管综合征患者的59侧患手和30例(60侧)无腕管综合征健康志愿者行腕管处高频超声检测,测量该处正中神经截面积(area of media nerve,MNA)和灰度(grayscale),结果行组间对比分析,由受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评价灰度指标和截面积指标诊断腕管综合征的准确性。结果腕管综合征患者的豌豆骨水平正中神经灰度和截面积在对照组和观察组中均有显著性差异,灰度诊断腕管综合征的敏感性和特异性高于截面积。结论高频超声测量腕管处正中神经灰度是诊断腕管综合征的可靠方法。

智能电网与配网调控一体化模式的发展分析

在智能电网结构不断完善的情况下必然会使电力系统发展更为科学化,电网管理水平更加规范化。本文旨在从配网调控的原则和规划思路等方面对配网调控一体化进行阐述,并对在配网调度中存在的一些常见问题进行论述与分析,并对智能电网模式的配网调控一体化模式在实际应用中的状况加以分析,提出一些相关应对措施。

基于大数据技术的电力信息系统安全状态监测方法

由于影响电力系统安全的因素之间存在关联关系,对其安全状态的监测效率较低,为此,提出基于大数据技术的电力信息系统安全状态监测方法。利用大数据技术中的模糊等价处理方式对安全因素关联关系进行分析,结合分析结果,利用大数据技术中的CVSS对各安全因素的利用率赋权处理,量化评估电力信息系统攻击的入侵概率,利用风险指标综合计算多个入侵攻击带来的安全风险。测试结果表明,在不同攻击状态下,设计方法可以实现对电力信息系统安全状态快速判定,最长时长不超过1.45s。结论表明运用基于大数据技术的电力信息系统安全状态监测方法,借助大数据的优势实现了对系统安全威胁的快速识别,为后续防御及相关管理措施的实施提供了充足的时间,对于保障电力信息系统安全起到了重要的作用。

基于大数据技术的电力用户画像构建分析

为了更加精准地分析电力用户行为,提高电力用户满意度,针对基于大数据技术的电力用户画像构建展开研究。提取电力用户用电行为差异特征,了解电力用户用电情况;基于大数据技术生成用户画像标签,具体分析电力用户的行为特征;核对电力用户画像标签数据,进一步分析用户行为,实现电力用户的精准分析。通过实例验证证明了所提方法对电力用户画像分析效果较为准确,用户满意度较高,具有一定推广的价值。

光伏接入配电网的优化策略分析

阐述光伏发电站对配电网控制保护的影响,包括重合闸失败、改变继电保护范围、保护动作失灵、引发保护误动作,光伏接入位置、接入容量、系统运行方式对配电网电压的影响,探讨分布式光伏接入对配电网调度影响的应对策略。