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:随着电力系统的规模不断扩大和负荷复杂性的增加,准确的负荷预测和有效的调度策略对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要。本文针对电力系统运行中的负荷预测与调度策略展开研究,结合当前的研究现状和挑战,提出了一种综合考虑多因素的预测与调度方法。首先,通过对电力系统历史数据的分析和处理,建立了负荷预测的基础模型,包括基于时间序列分析的方法、机器学习模型和神经网络模型等。其次,针对电力系统中各种复杂因素的影响,如气象条件、经济活动和节假日等,提出了一种综合考虑外部因素的负荷预测模型,以提高预测精度和鲁棒性。最后,结合预测结果和实际情况,设计了相应的调度策略,包括优化发电计划、调整输电网配置和灵活调控等,以实现电力系统的最优运行。实验结果表明,所提出的方法在负荷预测精度和调度效果方面取得了显著的改进,具有很高的实用价值和推广潜力。