基于人工智能技术,提出一种电缆温度远程自动化控制的系统方案。该方案综合利用深度学习、强化学习等算法,实现了电缆温度的实时预测、自适应优化控制和节能运行,并通过仿真实验验证了其有效性。实验结果表明,与传统比例-积分-微分(Prop...基于人工智能技术,提出一种电缆温度远程自动化控制的系统方案。该方案综合利用深度学习、强化学习等算法,实现了电缆温度的实时预测、自适应优化控制和节能运行,并通过仿真实验验证了其有效性。实验结果表明,与传统比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制相比,该方案在控制精度、响应速度和健壮性方面具有显著优势,可为智能电网的安全高效运行提供新的解决思路。展开更多
区域模型软件CFAST(Consolidated Model of Fire Growth and Smoke Transport)是经过美国核管会检验和验证的五款可用于核电评估的火灾模拟软件之一。本文针对火灾条件下的电缆温升,考虑了电缆芯的材料热特性,提出了改进的电缆温度预测...区域模型软件CFAST(Consolidated Model of Fire Growth and Smoke Transport)是经过美国核管会检验和验证的五款可用于核电评估的火灾模拟软件之一。本文针对火灾条件下的电缆温升,考虑了电缆芯的材料热特性,提出了改进的电缆温度预测一维热传导模型。同时,针对ICPMP(International Collaborative Project to Evaluate Fire Models for Nuclear Power Plant Applications)标准实验5种火灾工况,通过该实验的数据对改进模型进行了验证,得到了其优于原模型结论。展开更多
文摘基于人工智能技术,提出一种电缆温度远程自动化控制的系统方案。该方案综合利用深度学习、强化学习等算法,实现了电缆温度的实时预测、自适应优化控制和节能运行,并通过仿真实验验证了其有效性。实验结果表明,与传统比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制相比,该方案在控制精度、响应速度和健壮性方面具有显著优势,可为智能电网的安全高效运行提供新的解决思路。
文摘区域模型软件CFAST(Consolidated Model of Fire Growth and Smoke Transport)是经过美国核管会检验和验证的五款可用于核电评估的火灾模拟软件之一。本文针对火灾条件下的电缆温升,考虑了电缆芯的材料热特性,提出了改进的电缆温度预测一维热传导模型。同时,针对ICPMP(International Collaborative Project to Evaluate Fire Models for Nuclear Power Plant Applications)标准实验5种火灾工况,通过该实验的数据对改进模型进行了验证,得到了其优于原模型结论。
