【摘 要】
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针对当前变电站带负荷试验依靠现场人员采样,操作繁琐、工作效率低的问题,本文设计开发基于D5000系统的带负荷试验自动校核平台.利用站内保护、测控等装置的采样信息,在主站各子系统内提取带负荷试验所需的电流和电压量,通过数据冗余提取保证用于校验的基准数据准确无误.自动校核平台能够实现电流相位、电流互感器(CT)电流比、极性和功角关系等内容的一键校核,并生成相量图.现场应用表明,基于D5000系统的带负荷试验自动校核平台能够快速准确地完成带负荷试验的所有内容,可减少带负荷试验的时间、提高带负荷试验的工作效率,对
【机 构】
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国网泰州供电公司,江苏 泰州 225300
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针对当前变电站带负荷试验依靠现场人员采样,操作繁琐、工作效率低的问题,本文设计开发基于D5000系统的带负荷试验自动校核平台.利用站内保护、测控等装置的采样信息,在主站各子系统内提取带负荷试验所需的电流和电压量,通过数据冗余提取保证用于校验的基准数据准确无误.自动校核平台能够实现电流相位、电流互感器(CT)电流比、极性和功角关系等内容的一键校核,并生成相量图.现场应用表明,基于D5000系统的带负荷试验自动校核平台能够快速准确地完成带负荷试验的所有内容,可减少带负荷试验的时间、提高带负荷试验的工作效率,对保障电网的安全稳定运行具有重要意义.
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由于5G通信网络具有结构异常庞大以及干扰情况异常复杂多变的特征,5G的空口资源调度面临着巨大挑战.基站准确获取用户位置不仅是许多应用场景的基本功能需求,还能指导基站在资源调度过程中有意识地规避或者抑制同频干扰,从而进一步提高系统容量.针对传统定位算法存在效率低、计算复杂度高等问题,提出利用介质访问控制(Media Access Control,MAC)层自然产生的资源调度信息作为位置指纹的思路,通过去相关技术构建指纹数据集,并利用深度学习拟合MAC层调度信息与用户位置之间的高度非线性关系,使基站在不产生额
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