电力设备状态检修与预防性试验

杰 白

摘要


随着社会经济不断发展,我国政府部门愈发提高对电力设备的重视程度,但由于企业在日常生产过程中要用到各种电力设备,不同电力设备性能不同,一旦企业设备检修工作不及时,很容易导致设备出现各种问题,给生产工作带来严重阻碍。基于此,本文通过阐述电力设备状态检修内容为基础,让工作人员能掌握电力设备状态检修的基本内容,从而发现电力设备状态检修中存在的问题,并将预防性试验应用到电力设备状态检修中,来分析电力设备存在的问题,更好的提高设备安全运行。

关键词


电力设备;状态检修;预防性试验

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参考


陆世豪,祝云,周振茂. 基于多头注意力循环卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类方法[J]. 广东电力,2021,34(6):30-38.

崔昊杨,周坤,张宇,等. 电力设备多光谱图像融合及多参量影响的故障渐变规律演化预测研究[J]. 电网技术,2021,45(1):115-125.

南东亮,王维庆,张陵,等. 于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的电网二次设备运行状态风险评估[J]. 电力系统保护与控制,2021,49(10):67-76.

叶远波,黄太贵,谢民,等. 基于多模型融合集成学习的智能变电站二次设备状态评估[J]. 电力系统保护与控制,2021,49(12):148-152,中插1,153-157.

尹子会,孟荣,范晓丹,等. 融合边缘计算和改进Faster R-CNN的变电站设备典型视觉缺陷检测系统[J]. 中国科技论文,2021,16(3):343-348.

张宝全,马雅丽,关睿,等. 一种能给出充油电气设备油色谱故障诊断可靠性的神经网络方法[J]. 科学技术与工程,2021,21(5):1857-1864.




DOI: https://doi.org/10.12238/jpm.v3i10.5327

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