【摘 要】
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云南省海拔平均在2000米以上,由于整体地势较高,受限于较为不利的地形和地貌条件,很多变电站要在山地上建设,进行大量的填方挖方构成变电站的边坡。山地变电站边坡失稳会给云南电力系统带来巨大影响,因此有必要对变电站边坡的稳定性进行分析与监测。目前,在土木工程中运用了很多技术和方法来完成边坡结构的安全性监测,并且在不断地改进和优化,以前的大部分监测实例都是采用人工观测或是使用单点的监测仪器来完成,而目前
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云南省海拔平均在2000米以上,由于整体地势较高,受限于较为不利的地形和地貌条件,很多变电站要在山地上建设,进行大量的填方挖方构成变电站的边坡。山地变电站边坡失稳会给云南电力系统带来巨大影响,因此有必要对变电站边坡的稳定性进行分析与监测。目前,在土木工程中运用了很多技术和方法来完成边坡结构的安全性监测,并且在不断地改进和优化,以前的大部分监测实例都是采用人工观测或是使用单点的监测仪器来完成,而目前随着科学技术的进步,运用更加精确、更加合理的模型分析和自动化监测来实现。基于以上需求本文开展了山地变电站
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随着经济的蓬勃发展,我国的电力行业发展向着更大容量、自动化水平更高的方向转变。对于电网运行稳定性的要求越来越高,电网运行中出现的故障给供电公司以及用户带来了巨大的损失。为了减少电网的故障时间,同时加强电网供电的可靠性,电网在发生故障后,应该准确及时地发现故障位置,隔离故障元件,消除故障隐患,从而提升系统的安全可靠性,同时采取相应的办法恢复电网运行。BP神经网络是目前应用于电网故障诊断中最广泛的神经
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