XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System故障识别
电源变压器中故障识别的机器学习
摘要：功率变压器在电能的有效和可靠分布中起关键作用。及时检测和诊断变压器中的故障对于预防昂贵的停机时间至关重要，确保安全和维持电力系统的完整性。变压器中故障识别的传统方法通常依赖于手动检查和定期测试，这可能是耗时的，劳动的，并且容易受到人为错误。机器学习（ML）技术提供了有前途的解决方案，用于自动化故障检测和功率变压器中的诊断过程。近年来，机器学习（ML）技术已成为自动化故障检测和功率变压器诊断过程的有希望的工具。mL算法可以分析从变压器传感器收集的大量数据，以识别指示各种故障的模式，包括绕组故障，绝缘降解和过热。通过利用ML，公用事业和运营商可以朝着预测和主动的维护策略迈进，最大程度地降低了灾难性失败的风险并优化资产绩效。本文对应用ML算法在功率变压器中的故障识别中的最新进步进行了全面综述。它探讨了各种ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，突出了它们在变形金刚故障检测中的优势和局限性。本文讨论了数据可用性，模型的解释性和概括，以应对这些挑战并解锁ML在增强电力系统的可靠性和效率方面的全部潜力。
LED 聚光灯 100 IC / LED 聚光灯 100 HP IC LED 聚光灯 200 HP IC 和 LED powerdrive IC
• 由于光分布均匀，因此可以对基材进行均匀照射，从而获得完美的固化效果 • 由于 LED 故障识别和全面的监控功能，可以确保工艺可靠性 • 在自动化生产线中实现最大生产率以及安全和可重复的质量 • 使用灵活性：通过将多个 LED 点模块化连接在一起，可以对不同几何形状进行照射，从而实现均匀照射 • 由于波长不同，因此适用于任何基材
附表 2：IRC 401(a) 计划的非修正人失败
（对于未及时修改计划的每项法定监管或其他要求，列出每一项，并指定累积清单的年份，包括对 IRS 通知的引用、适用周期和适用周期的要求采用日期。根据需要附加其他页面。将附件标记为“表格 14568-B 的第 IB 部分，故障识别，累积清单要求的更改”，并在每页顶部包含计划名称、申请人的 EIN 和计划编号。）
地热映射和技术的潜在实施...
这项研究绘制了Kutai Kartanegara Regency中地热的潜力，以支持使用二进制循环技术的净能量过渡。使用遥感方法，Landsat 8油/TIRS卫星图像分析被计算出归一化差异植被指数（NDVI）和地表温度（LST），并使用地质图进行故障识别。通过分析层次结构过程（AHP）方法分析了此数据，以确定潜在领域。结果表明，植被密度较低且表面温度较高的区域，尤其是在活动断层周围，具有显着的地热潜力。Tamapole村和Muara Jawa Ulu被确定为建造基于二元循环的地热电厂的最佳位置。基于这项研究，得出的结论是，该地区二进制周期技术的实施有可能通过提供环保地热能来支持首都的可持续发展目标。关键字：NVDI，LST，AHP，地热，Kutai Kartanegara，二进制周期。
报告
CRE 还指出，系统运营商已发出招标，要求采用本地灵活性来解决电网拥堵问题。然而，这些招标仍是临时的或试验性的，而灵活性的使用将在限制电网基础设施投资方面发挥重要作用，无论如何，电网基础设施投资都会急剧增加。对于 CRE 来说，系统运营商在灵活性的使用和电网加固之间进行仲裁时，必须表现出技术中立性。这就是为什么 CRE 要求他们系统地研究灵活性的使用，以及如何在相关解决方案被证明比电网加固更合适时将其工业化。电网可观测性涉及收集电网结构数据以确保其正常运行，并远程监控某些资产，它有多种用例：远程故障检测、预测性维护和故障识别以及优化电网利用率。CRE 已经观察到智能电网运行和信息反馈的良好集成水平，许多工业化项目和研发计划都专注于预测性维护和电网规模。
AhmedS。Awad div> 策略计划2021-2025 div> 课程vitae div> SDG 8：体面的工作与经济增长 苏丹卡布斯大学 div>
1- H. Ahmed，H。Sindi，M。Azzouz和A. S. A. Awad，“在可重构主动分配系统中移动能源存储的随机多效计划”，可持续能源，网格和网络，第1卷。36，2023年12月，艺术。否。101190。2- S. Pola，M。Azzouz，A。S。A. Awad和H. Sindi，“在不对称网格故障下的同步逆转录式能源资源的故障骑行策略”，《可持续能源的IEEE交易》，第1卷。 14，否。 4，pp。 2391-2405，2023年10月。 3- A. Ali，M。F. Shaaban，A。A. Abdelfatah，M。A. Azzouz和A. S. A. Awad，“考虑到交通和发电的访问者，在智能城市中FCS和PV单元的最佳分配”，《可持续能源，网格和网络》，第1卷。 34，2023年6月，艺术。 否。 101063。 4- A. Ali，M。F. Shaaban，A。S. A. Awad，M。Azzouz，M。Lehtonen和K. Mahmoud，“考虑高级控制方案的分配系统中的EV充电站和RESS的多客观分配”，《 IEEE EEEE Transactions oon of Dehicular Technology》，第1卷。 72，否。 3，pp。 3146-3160，3月 2023。 5- H. Ahmed，H。Sindi，M。Azzouz和A. S. A. Awad，“用于互连的AC-DC混合智能微电网的能源交易框架”，《 Smart Grid on Smart Grid》，第1卷。 14，否。 2，pp。 853-865，3月 2023。 6- Z. Mustafa，A。S. A. Awad，M。Azzouz和A. Azab，“使用多输出深度学习方法的光伏系统的故障识别”，具有应用的专家系统，第1卷。 211，2023年1月，艺术。 否。 118551。2- S. Pola，M。Azzouz，A。S。A. Awad和H. Sindi，“在不对称网格故障下的同步逆转录式能源资源的故障骑行策略”，《可持续能源的IEEE交易》，第1卷。14，否。4，pp。2391-2405，2023年10月。3- A. Ali，M。F. Shaaban，A。A. Abdelfatah，M。A. Azzouz和A. S. A. Awad，“考虑到交通和发电的访问者，在智能城市中FCS和PV单元的最佳分配”，《可持续能源，网格和网络》，第1卷。 34，2023年6月，艺术。 否。 101063。 4- A. Ali，M。F. Shaaban，A。S. A. Awad，M。Azzouz，M。Lehtonen和K. Mahmoud，“考虑高级控制方案的分配系统中的EV充电站和RESS的多客观分配”，《 IEEE EEEE Transactions oon of Dehicular Technology》，第1卷。 72，否。 3，pp。 3146-3160，3月 2023。 5- H. Ahmed，H。Sindi，M。Azzouz和A. S. A. Awad，“用于互连的AC-DC混合智能微电网的能源交易框架”，《 Smart Grid on Smart Grid》，第1卷。 14，否。 2，pp。 853-865，3月 2023。 6- Z. Mustafa，A。S. A. Awad，M。Azzouz和A. Azab，“使用多输出深度学习方法的光伏系统的故障识别”，具有应用的专家系统，第1卷。 211，2023年1月，艺术。 否。 118551。3- A. Ali，M。F. Shaaban，A。A. Abdelfatah，M。A. Azzouz和A. S. A. Awad，“考虑到交通和发电的访问者，在智能城市中FCS和PV单元的最佳分配”，《可持续能源，网格和网络》，第1卷。34，2023年6月，艺术。否。101063。4- A. Ali，M。F. Shaaban，A。S. A. Awad，M。Azzouz，M。Lehtonen和K. Mahmoud，“考虑高级控制方案的分配系统中的EV充电站和RESS的多客观分配”，《 IEEE EEEE Transactions oon of Dehicular Technology》，第1卷。 72，否。 3，pp。 3146-3160，3月 2023。 5- H. Ahmed，H。Sindi，M。Azzouz和A. S. A. Awad，“用于互连的AC-DC混合智能微电网的能源交易框架”，《 Smart Grid on Smart Grid》，第1卷。 14，否。 2，pp。 853-865，3月 2023。 6- Z. Mustafa，A。S. A. Awad，M。Azzouz和A. Azab，“使用多输出深度学习方法的光伏系统的故障识别”，具有应用的专家系统，第1卷。 211，2023年1月，艺术。 否。 118551。4- A. Ali，M。F. Shaaban，A。S. A. Awad，M。Azzouz，M。Lehtonen和K. Mahmoud，“考虑高级控制方案的分配系统中的EV充电站和RESS的多客观分配”，《 IEEE EEEE Transactions oon of Dehicular Technology》，第1卷。72，否。3，pp。3146-3160，3月2023。5- H. Ahmed，H。Sindi，M。Azzouz和A. S. A. Awad，“用于互连的AC-DC混合智能微电网的能源交易框架”，《 Smart Grid on Smart Grid》，第1卷。14，否。2，pp。853-865，3月2023。6- Z. Mustafa，A。S. A. Awad，M。Azzouz和A. Azab，“使用多输出深度学习方法的光伏系统的故障识别”，具有应用的专家系统，第1卷。211，2023年1月，艺术。否。118551。7- A. A. Aboelnaga，M。Azzouz，H。Sindi和A. S. A. Awad，“逆转逆变器接口可再生能源的故障，以提高弹性和电网代码7- A. A. Aboelnaga，M。Azzouz，H。Sindi和A. S. A. Awad，“逆转逆变器接口可再生能源的故障，以提高弹性和电网代码
网络系统工程师 - 职位描述 - 诺斯罗普·格鲁曼公司
优先资格/经验 • 测试自动化经验 • 在系统工程生命周期内具有工程规划和执行验证和确认/系统/软件活动的经验 • 具有定义测试要求、程序和测试设备的经验 • 报告测试指标，包括测试管理工具经验 • 国防或受监管行业内的 V&V/系统/软件工程经验 • 熟悉工程标准 • 熟悉功能安全能力/技能要求 • 善于解决问题，能够为各种问题开发解决方案 • 注重细节 • 具备技术报告写作技能，可以高标准地编写文档 • 故障诊断技能，包括故障识别和报告 • 有条理，善于工作量管理并适当确定优先顺序以满足期限 • 灵活应对不断变化的优先事项 • 良好的人际交往能力，能够有效地与所有受众/利益相关者互动 • 擅长演讲 • 能说流利的英语 • 客户关注 • 具有“能做”的态度 其他要求 • 如有需要，可以在轮班模式下工作 • 如有需要，可以在周末工作 • 出差要求：可能需要偶尔前往英国参加团队/客户的技术访问、会议和培训活动 • 许可要求：职位持有人必须持有并维持英国政府许可（如有需要）
1>用您的手稿ID替换此线（在此处双击以编辑）
1>用您的手稿ID编号（在此处双击以进行编辑）<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络：调查，挑战和机会Huan Wang，Yan-Fu Li，IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE，以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来，工业故障诊断（IFD）已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律，从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注，最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络（ANN）的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用，尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步，但ANN是一种简化的仿生神经网络模型，表现出固有的局限性，例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性，建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络（SNN）已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码，在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此，开发基于SNN的IFD模型已获得动力，表现出令人鼓舞的性能。尽管如此，该领域缺乏系统的调查来说明当前情况，挑战和未来的方向。因此，本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展，以回答SNN是什么问题。随后，它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型，以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是，本文系统地回答了IFD中SNN的挑战，解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断，工业健康监测，尖峰神经网络，深度学习。