基于模糊控制和大数据算法模型的电力运维故障诊断设备方法

针对现有技术中对电力运维故障检测灵敏度低、诊断误差大等问题,设计了一种新型故障诊断方法;该方案将模糊控制计算器与大数据算法模型相结合,并采用实时布线的方法减少诊断面积,基于改进型大数据算法模型提取电力运维设备故障数据特征,对电力运维设备运行工况构建诊断网络,通过分析电力运维设备工况的功能系统完成数据诊断;为了减少诊断误差,该研究设计了一种故障诊断设备方法,采用集成芯片化设计和算法程序,减小体积的同时保证检测结果的准确性;实验结果表明,该研究方法故障诊断误差小,准确率最高达到98.6%。

基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期;从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理;通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。

考虑外界多因素影响的输电线路设计的方法

为解决输电线路外界影响因素评定的问题,应用北斗定位技术、无人机巡检技术、电子信息技术以及计算机处理技术,实现输电线路异常故障因素的位置定位,提高了异常故障信息的定位分析。试验结果表明,方法数据处理效果好、准确度高,能够对不同种类数据信息进行多维度分析,大大提高了输电线路设计效率。