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5G赋能行业创新,助力电力行业数字化转型(37页PPT)

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  • 2024-10-12
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7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南(试行)》解读-33页

7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南(试行)》解读-33页,7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南(试行)》解读-33页

  • 2024-10-12
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8、《指南》实施评估、问题和改进-32页

8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页

  • 2024-10-12
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9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页

9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页

  • 2024-10-12
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55个国外CCUS项目

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  • 2024-10-12
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张莲教授:基于混合特征选择和INGO-DHKELM的变压器故障诊断方法

针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合式故障特征选择方法,并利用改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization algorithm,INGO)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel limit learning machine,DHKELM)实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建24维变压器故障特征集,从线性相关和非线性相关的角度出发,采用Pearson相关系数和互信息法,筛除相关性较低的特征。其次,引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法,提升其寻优性能。然后,利用INGO算法对保留特征进行二次筛选,获得最优输入特征。最后,将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中,建立DHKELM诊断模型,利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化,完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明,与常规特征选择方法相比,利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率;相较于其他优化型诊断模型,INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。

  • 2024-10-11
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周游副教授:基于气泡产生起始温度的变压器短期过载预警方法

变压器过载运行容易导致油纸绝缘系统产生气泡进而造成故障,但目前只以140 ℃作为热点温度限值,未能考虑实际运行状态对气泡起始温度的影响,难以充分发挥设备的最大利用效益。针对上述问题,综合国内外油纸绝缘气泡产生起始温度的试验提出了适用于实际工况下的变压器气泡产生起始预警温度计算方法。根据变压器的运行年限、油中水分含量和海拔等运行参数估算出变压器内部油纸绝缘系统产生气泡的起始温度。以该温度的90%作为预警温度,表征变压器能够承受的最大荷载能力。利用贝叶斯网络建立了短期负荷预测模型,结合绕组热点温度计算方法实现了变压器热点温度的短期预测。提出了一种变压器短期过载预警方法,并证实了该方法能够充分考虑变压器的运行实况,对未来的过载情况提前发出告警,指导相关运维部门开展变压器的过载停运和负荷转移工作,减少变压器停运和绝缘故障的发生。

  • 2024-10-11
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田猛副教授:配电信息物理系统协同维修问题研究

武汉理工大学田猛副教授做了题为“Coordinated Repair Crew Dispatch Problem for Cyber-physical Distribution System”的报告,征得田猛副教授同意,特与您分享!

  • 2024-10-11
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