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      投入式液位計的特點及應用

      文章作者:南京賽亞特福精密儀器有限公司    發布時間:2022-04-26
      投入式液位計的特點及應用
      隨著電網的不斷發展和電力市場的發展,人們對電網的安全運行和供電可靠性的要求越來越高。當電力系統發生故障時,調度人員需要快速準確地識別故障部件和故障性質,及時處理故障,恢復電力系統的正常運行。輸配電系統是電力系統中發電廠和電力用戶之間的輸配電線路和變電站的中間環節。其故障不可避免,電力系統規模的擴大和各種監控設備的應用使輸配電網絡故障診斷尤為重要。由于其可靠性指標是影響整個電力系統可靠性的重要因素,其可靠性的提高將給整個電力系統的安全、可靠性和經濟運行帶來巨大的效益。因此,研究人員一直致力于開發先進、準確、自動故障診斷系統。
      輸配電網絡故障診斷主要分析各級各類保護裝置產生的報警信息、斷路器狀態變化信息、電壓電流等電氣測量特點,根據保護動作的邏輯和操作人員的經驗推斷可能的故障位置和類型。由于這個過程很難用傳統的數學方法來描述,而人工智能技術因其善于模擬人類處理問題的過程而被廣泛應用于類經驗和一定的學習能力而在這一領域得到了廣泛的應用。通過對網絡缺陷判斷認知過程的分析,應用綜合知識診斷、模糊理論、神經網絡等人工智能技術的成果,開發了綜合自動邏輯分析判斷系統,分析缺陷,提供監督處理意見,使維護人員對問題的理解更加全面、有效、有針對性。本文簡要介紹了專家系統(ES)、人工神經網絡(ANN)、模糊理論(FZ)、遺傳算法(GA)等相關人工智能技術的基本概念,并根據單一智能方法和綜合智能方法的應用,對文獻中相應的輸配電網絡故障診斷方法進行了評價,分析了輸配電網絡故障診斷中應用的特點和主要問題,促進了研究領域的進一步發展。
      在設備故障診斷領域,目前電力設備存在信息多源、狀態評價困難、故障診斷率低等技術瓶頸。隨著電力系統中物聯傳感終端數量的不斷增加,電力設備傳感監測數據呈現信號多源異構、樣本質量不均衡、故障樣本較少等特點,為全面刻畫設備運行狀態,可通過多源數據協同感知與壓縮感知、多模態數據融合、知識圖譜認知推理等技術,研發電力設備狀態評價、故障診斷預警與檢修輔助決策等智能應用,確保電力系統安全可靠運行。
      同時,拓維信息深度自研設備管理模塊,通過邊緣協議解析組件的自主開發,實現對設備更靈活、更方便、更快速接入;自研數據總線模塊,實現邊緣節點自身及可信的邊緣設備可實現數據互訪和聯動;自研邊緣應用調度模塊,統一邊緣服務數據輸入輸出標準,通過云平臺配置方式,實現場景聯動。
      邊緣計算是指在智能手機等設備上處理數據。與云計算不同,云計算在遠程、遙遠的數據中心處理數據,邊緣計算使設備能夠在收集數據時立即執行部分或全部數據處理。
      通過5G專網實時采集各類生產設備和終端的傳感數據,傳輸到邊緣云設備故障診斷系統。設備故障診斷系統負責對采集到的設備狀態數據、運行數據和現場視頻數據進行全周期監測,建立設備故障知識圖譜,對設備運行趨勢進行動態智能分析預測,并通過5G網絡實現報警信息、診斷信息、預測信息、統計數據等信息的智能推送。

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