简介:摘要:我国国民经济以及电力相关技术的发展,使得我国的电力事业得到了较快的发展,而在整体电力系统中关键的设施之一就是电力变压器,和电力系统之间的安全稳定运行有着十分紧密的联系,这也正是对其进行检测工作的重要原因。在微电子、计算机等先进技术不断发展的影响下,针对电力变压器进行在线实时监测已经有了极高的可行性。因为油浸性质的电力变压器在运行过程中气体溶解的类型不会出现对应的差异,传统故障诊断方式对于这些复杂多变且无标签的数据无法进行充分应用,因此一种基于深度学习神经网络的诊断方式应运而生。本文先从深度学习的概念以及深度学习神经网络模型分析入手,并在文后详细的在电力变压器故障诊断中如何运用深度学习网络进行了分析。
简介:摘要:风能相较于传统能源拥有着巨大的优势,但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。本文在研究 BP 神经网络的基础上,针对训练量不足的问题,提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法,使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高,表明了本文方法的价值与意义。
简介:摘要:随着网络飞速发展,网络数据业务也得到高速发展,个人宽带用户从起初的兆到百兆光纤网络传输速率的提高,相应的业务承载网络规模也迅速增长,同时也伴随着网络异常问题频频发生,因此需要一种自动化的工具来辅助分析和处理网络存在的问题,实现网络自动分析,路径自动选择。
简介:该文以智能变电站“三层两网”现场设备为基础,研究绘制现场实际设备模拟量与跳闸的光纤布局,从而绘制智能变电站SV网络与GOOSE网络数据原理流图,并以现场异常设备的判断,论证网络数据原理流图的重要性。
简介:【摘要】目前中国电信已大量部署 FDD-LTE800M 网络,因 L800M 带宽有限,负荷能力有限,如何使用好 L800M 网络,合理均衡 L1800M 和 L800M 的业务负荷成为重要问题。