简介:摘要:在电能计量领域,为维护用户权益,确保及时发现和处理问题以降低故障运行时间、电量损失,以及避免与用户之间产生电量纠纷尤为关键。目前采用的经典计算公式中的更正系数仅适用于理想状态和用电负荷稳定的情况。然而,由于用户负荷的多样性,这些更正系数在实际应用中可能呈现出一定的不真实性。值得关注的是,人员技能素质和数据不全等问题也对电能计量的准确性产生了一定的影响。通常情况下,计算过程仅按照用户正常用电月份进行估算,这导致了计算的退补误差较大。为应对这些挑战,有必要采取有效措施改进计量方法,以提高计量的准确性、降低误差,并确保更好地满足用户和系统的需求。
简介:摘要:本文通过故障树建模方法对核电厂稳压器安全阀可靠性进行分析,结果表明导致稳压器安全阀失效的主要因素有:稳压器保护阀共因拒开、LGC辅网切换失败主和LGD辅网切换失败辅 、220KV主外电网主接线故障、LHP和LHQ柴油发电机组运转失效。
简介:摘要基于燃煤火力发电机组的典型故障事故库,分析并提取出故障典型特征,结合运行专家的经验,建立每个故障判断的逻辑故障树,再转化成计算机代码,实现智能火力发电DCS早期预警和故障诊断功能。结果表明,基于机器学习和海量历史数据,训练数据模型,能够有效提升故障诊断模型的准确率。对设备故障或系统运行的早期智能预警,应合理地设计标准值上限、标准值下限和变化率等值,建立更全面的阈值评价体系。在标准值上增加上限值或温升率控制值,进行早期预警,可减少或避免一些事故发生。在获取机组大量故障历史数据库的基础上,提取故障特征,整理成逻辑故障树,将逻辑故障树转化为底层DCS系统的计算机代码和数据模型。通过机器学习,对故障数据进行数据模型训练,提升数据模型的适应性和系统故障诊断的准确率。
简介:摘要:《数学新课标》认为:“模型思想的建立是学生体会和理解数学与外部世界联系的基本途径,有助于提高学生的应用意识和学习数学的兴趣”。数学建模作为一种自主学习的方式,能加强数学与现实生活的联系,让学生感受学习数学的价值与意义,帮助学生学会思考,激发学生学习的积极性。数学建模可以培养学生的问题意识,提高学生解决问题的能力,增强学生的创新能力。
简介:系统将把故障信号传递到,原始信号的错误(物理故障的发生)导致各层中间信号的错误,分析故障产生的原因并根据分析建立应用于整个系统的诊断数学模型
简介:摘要:随着经济的发展,大数据技术得到了快速的推广和普及,大数据技术在电力故障预测中有着普遍的应用。针对大数据分析角度提出数据三角模糊函数的方法,采用主客观相结合的方法分析电力故障发生的概率。利用评价分析法对电力故障情况进行评价,分析电力故障发生的概率。提出FFTA分析方法,即利用模糊故障树的思路将事件发生的概率用梯形模糊数替代,深入分析电力故障情况。利用Apriori算法,分析电力故障的关联关系,以及发生故障的关联原因,分析电力故障影响因素的关联性。有学者利用FDS和梯形模糊事故树结合建立电力故障预测模型,分析多种有效影响因素,以此判定电力故障的发生程度。