基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测研究

本研究旨在探讨基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测方法。高压电力设备在电力系统中扮演着至关重要的角色,其故障预测对于保障电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。本文首先对高压电力设备的常见故障类型和传统的故障预测方法进行了综述,并分析了各种故障预测方法的优缺点。在此基础上,提出了一种基于模糊神经网络的故障预测模型,通过对输入变量的模糊化处理和神经网络的自适应学习能力,实现对设备故障的精准预测。试验证明,该模型在故障预测的精度和效率方面均优于传统方法,在实际应用中具有较大潜力。同时,本文还对该模型的应用前景和进一步研究方向进行了讨论,供同行参考。

基于改进SLIC算法的电力设备故障区域分割方法研究

随着电力设备的广泛应用,其故障检测在确保电力系统稳定运行中起到了至关重要的作用。然而,传统的故障区域分割方法在处理复杂电力设备图像时,常面临精度和效率的挑战。因此,本文提出了一种基于改进SLIC算法的电力设备故障区域分割方法,通过对原有SLIC算法进行优化,提高了对电力设备故障区域的检测精度和分割效率。试验结果表明,改进后的算法在多种电力设备图像中均表现出优越的分割性能,能够更准确地识别和定位故障区域。

工程概预算误差与提升造价精度对策

工程概预算方案事关工程项目的造价控制效果,高质量的工程概预算方案可以有效提升工程造价控制精度。成本控制是评价工程质量的重要指标,而成本控制的关键在于造价控制。做好工程概预算工作、控制工程概预算误差是控制工程造价的重要手段,工程单位需要对控制工程概预算误差建立高层次、精准的认识,在落实工程任务的过程中将工程概预算误差控制在最小范围,进而达到优质的造价成本控制效果。文章分析造成工程概预算误差的多项原因,提出多条提升造价精度的对策。

基于改进型自抗扰控制器的独立微电网系统频率扰动抑制策略

光伏-风力-储能交直流混合独立微电网系统普遍存在暂态频率波动的问题,这一问题会严重影响电力线路及负载设备的使用安全。针对这一问题,在传统自抗扰控制器的基础上,提出一种基于改进型自抗扰控制器的独立微电网系统频率扰动抑制策略。这一策略将重复控制融入自抗扰控制器,基于重复控制能够周期性减小频率扰动的原理,最大限度抵消频率扰动造成的影响,提高独立微电网系统的供电可靠性。通过仿真验证了所提出的策略能够在系统存在频率扰动的情况下有效提高独立微电网对交流侧负载和直流侧负载供电的质量。