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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周柯宇[1] 李明 张俊丽[1] ZHOU Keyu;LI Ming;ZHANG Junli(Sinohydro Bureau 7 Co.,LTD.,Chengdu Sichuan 610213)
机构地区:[1]中国水利水电第七工程局有限公司,四川成都610213
出 处:《四川水力发电》2024年第6期27-30,共4页Sichuan Hydropower
摘 要:目前,在水工建筑物工作性态周期性诊断、安全监测分析方面,中小型水电站普遍采用的方式仍为人工处理数据、单一数据源分析,其处理方式存在工作量大、效率低、准确率不高、异常监测成果分析整编耗时长、成本高的缺陷。阐述了对相关数据的事件特征、时变特征等关联资料进行的汇总分析及趋势分析,将历史异常数据进行智能甄别、网络同类型监测数据资料自动筛选推送,对不同工况、不同形态、不同条件、不同结构情况下的水工建筑物运行性态作出准确判断、实现报告自动智能分析和报告整编功能进行的研究。At present,in terms of periodic diagnosis and safety monitoring and analysis of the working performance of hydraulic structures,manual data processing and single data source analysis are used in small and medium-sized hydro-power stations.The monitoring data processing method has a heavy workload,low efficiency,and low accuracy and long time and high cost for abnormal monitoring results analysis and compilation.This study summarizes and analyzes related data such as event characteristics and time-varying characteristics of the data,as well as trend analysis.It intelligently identifies historical abnormal data and automatically filters and pushes the same type of network monitoring data,accurate judgments on the operating performance of hydraulic structures under different working conditions,different forms,different conditions,and different structural condition and realize automatic intelligent analysis and report compilation functions.
分 类 号:TV7[水利工程—水利水电工程] TV522TV223.2
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