为实现对±800 k V直流输电线路雷害风险快速、准确的评估,从绕击计算模型及评估参数计算方法等方面进行研究,确定杆塔雷击最小放电路径应为导线到横担和塔身距离中的较小者;采用左/右地面倾角值多点、独立计算提高地形地貌参数精度...为实现对±800 k V直流输电线路雷害风险快速、准确的评估,从绕击计算模型及评估参数计算方法等方面进行研究,确定杆塔雷击最小放电路径应为导线到横担和塔身距离中的较小者;采用左/右地面倾角值多点、独立计算提高地形地貌参数精度;提出以6 km×6 km网格大小对±800 k V线路雷电参数进行分块,来获取正、负极性地闪密度值NGP、NGN,并推荐以雷电地闪2 000次为阀值拟合获得雷电流幅值累积概率分布计算式,其较单一分布公式更加精细;提出单基杆塔计算模型中"极性效应"权重系数值αN=0.91、βN=0.09,αP=0、βP=1;提出的±800k V直流输电线路雷害风险评估方法可达到全长2 058.6 km、4 240基杆塔线路的快速评估要求,评估结果表明特高压直流线路雷击跳闸率计算值和实际运行值虽均满足实际雷击跳闸率控制参考值,但仍存在雷害风险高、雷害防御能力相对薄弱区段。其中,高风险杆塔共649基,占比15.3%,此类杆塔应作为后期运维及治理的主要对象。展开更多
实时预测民航发动机滑油量对保障飞行安全具有重要意义。针对滑油量受发动机多个工作状态的多个参数影响,具有影响参数多,提取方法不确定等问题,提出了一种基于邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)和灰狼优化(grey wolf optimizer,G...实时预测民航发动机滑油量对保障飞行安全具有重要意义。针对滑油量受发动机多个工作状态的多个参数影响,具有影响参数多,提取方法不确定等问题,提出了一种基于邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)和灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)-Elman相结合的方法预测滑油量。首先通过邻域粗糙集提取对滑油量重要度高的发动机工作阶段,将提取后的工作阶段有关参数作为特征向量输入到灰狼优化-Elman的网络模型中,灰狼算法通过计算和比较个体的适应度来优化Elman网络中的权值和阈值,保证Elman网络中的权值和阈值达到全局最优。预测结果表明,精度达到98.44%,满足工程应用的精度要求。研究结果为及时监测民航发动机滑油系统的健康状况提供理论依据。展开更多
文摘实时预测民航发动机滑油量对保障飞行安全具有重要意义。针对滑油量受发动机多个工作状态的多个参数影响,具有影响参数多,提取方法不确定等问题,提出了一种基于邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)和灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)-Elman相结合的方法预测滑油量。首先通过邻域粗糙集提取对滑油量重要度高的发动机工作阶段,将提取后的工作阶段有关参数作为特征向量输入到灰狼优化-Elman的网络模型中,灰狼算法通过计算和比较个体的适应度来优化Elman网络中的权值和阈值,保证Elman网络中的权值和阈值达到全局最优。预测结果表明,精度达到98.44%,满足工程应用的精度要求。研究结果为及时监测民航发动机滑油系统的健康状况提供理论依据。
