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:摘要随着经济社会的快速发展,电网结构和电力系统都取得了发展,用电量需求在逐渐增大,人们也对电网的稳定性提出了更高的要求。因此,对电力设备高压试验的关键点和保障措施进行了分析,以期为电力用户提供安全、稳定的电能。电力设备的安全运行是电网正常供电的关键性因素,通过高压试验检测电力设备的工作状态,可有效分析各项参数,全面、详细地了解电网的性能和安全系数,从而为安全维护工作奠定基础。电力设备的安全运行是电网正常供电的关键性因素,通过高压试验检测电力设备的工作状态,可有效分析各项参数,全面、详细地了解电网的性能和安全系数,从而为安全维护工作奠定基础。