简介:摘要:本文利用数据分析方法,构建了 TBM 电气设备故障预测模型,并设计了实时监测和预警系统,以及维护策略。收集并分析了 TBM 电气设备的历史故障数据和相关参数,提取了影响故障发生的特征,形成数据样例,然后使用四种机器学习算法,构建了故障预测模型,并对模型进行了评估和优化。结果表明,神经网络和 SVM 模型具有最高的预测准确性。通过在 TBM 电气设备上安装传感器,实时监测设备的工作状态,并根据模型的预测结果,及时发出预警信号,以便采取相应的维护措施。此外,还提出了温度监测与控制、绝缘检查等维护措施,以保障设备的稳定性和可靠性,防止故障的发生和扩散。
简介:摘要:化工企业党建工作是党的一项重要任务,也是企业发展的内在要求。党建工作要融入企业的中心工作中,才能更好地发挥作用,推动企业的可持续发展。因此,化工企业党建有效融入中心工作的策略研究显得尤为重要。本文通过对化工企业党建有效融入中心工作的策略研究和探讨,可以为化工企业党建工作的融合提供一些有益的启示和借鉴,为化工企业的发展注入新的活力和动力。
简介:摘要:电力系统的稳定性就是扰动发生之后,系统是否能恢复稳定状态。分为稳态稳定性,暂态稳定性及动态稳定性。电力系统稳定性分析方法主要有线性稳定性分析与非线性稳定性分析2类,线性分析主要研究系统在小扰动作用下的反应,非线性分析则是对较大尺度下的动力学行为。以模型为基础的稳定性分析方法主要依靠数学模型对系统行为进行模拟,以数据为基础的分析方法则是使用历史数据对模式进行识别并预测系统的行为。电力系统稳定性控制策略发展经历了由传统机械控制向智能控制的演变,逐步将人工智能技术融入其中,提高了控制系统响应速度与精度。稳定性控制策略不断优化完善,旨在提升电力系统运行可靠性及效率。
简介:摘要:随着风力、太阳能等清洁能源在我国能源结构中的占比越来越高,为提高电网对清洁能源的消纳能力,提升火力发电机组的深度调峰能力已迫在眉睫,其中锅炉最低稳燃负荷控制是深度调峰优化控制策略研究中重要的一环。