一种检修工程定额定量评估与预测方法及系统

    公开(公告)号:CN103699942B

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201310739686.1

    申请日:2013-12-26

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    CPC分类号: Y02P90/86

    摘要: 本发明公开了一种检修工程定额定量评估与预测方法及系统,该方法确定并分解当前检修工程的作业任务,形成检修工序单元模块,界定各作业任务各检修工序单元模块的颗粒度,并确定各检修工序单元模块的计量单位和步距;基于当前检修工程定额数据源,形成三类原始数据群,记录实测项目的初始样本,进行数据偏差分析;通过历史数据测算调整工程定额,根据作业任务性质调整项目;以项目为单位形成检修工程定额评估体系,进行合理性验证;根据定期检修试验任务,应用检修工程定额评估体系,预测定期检修试验工程工时。采用本发明的技术方案,能够实现按照平均先进水平原则量化评估并预测检修工程工时,引导供电企业改进现有检修工艺,降本增效。

    电力设备改造方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103345715B

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201310280011.5

    申请日:2013-07-04

    IPC分类号: G06Q50/06

    摘要: 一种电力设备改造方法,包括步骤:获取各电力设备的设备信息;利用预设的优先级条件判断所述设备信息,若满足所述优先级条件的设备信息对应的电力设备设为改造优先级高的电力设备,反之设为改造优先级低的电力设备,所述优先级条件包括定性判断条件和定量判断条件;对所述改造优先级低的电力设备进行电力设备风险评估得到风险值;获取所述改造优先级低的电力设备的运行年限信息;计算所述改造优先级低的电力设备运行的经济性指标值和发展性指标值;根据所述风险值、运行年限信息以及经济性指标值和发展性指标值计算改造所述改造优先级低的电力设备的排序信息;根据优先级和排序信息对电力设备进行改造。本发明降低电力设备存在的安全运行风险。

    一种高准确度近似纯滞后的方法和装置

    公开(公告)号:CN109116725B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201810968493.6

    申请日:2018-08-23

    IPC分类号: G05B11/42

    摘要: 本发明公开了一种高准确度近似纯滞后的方法和装置,包括:将待处理信号乘以预置第一常数0.1得到第一输出信号;通过预置的一阶惯性逆运算公式对待处理信号进行连续五次一阶惯性逆运算;求取第一输出信号、第二输出信号、第三输出信号、第四输出信号、第五输出信号和第六输出信号的和;通过预置的五阶惯性运算公式对第七输出信号进行五阶惯性运算;通过预置的一阶惯性运算公式对第九输出信号进行连续四次一阶惯性运算;求取第十输出信号、第十一输出信号、第十二输出信号和第十三输出信号的和;将减法运算的输出信号乘以预置第二常数0.98039得到高准确近似纯滞后输出信号;解决了只采用一阶惯性环节来近似纯滞后存在纯滞后近似误差较大的技术问题。

    巡线便道修筑项目的资源配置方法和系统

    公开(公告)号:CN103336991B

    公开(公告)日:2015-11-18

    申请号:CN201310283489.3

    申请日:2013-07-05

    IPC分类号: G06N3/02 G06F9/50

    摘要: 本发明提供一种巡线便道修筑项目的资源配置方法和系统,其方法包括步骤:确定巡线便道修筑项目的颗粒度,从历史数据库中抽取样本数据,根据样本数据中的地形增加系数、修筑长度获得样本向量;根据样本数据中的历史成本数据获得目标向量;根据样本向量、目标向量对预先创建的BP人工神经网络进行训练获得已通过训练的BP人工神经网络以及网络输入层的连接权重;接收输入的测试样本,根据已通过训练的BP人工神经网络、连接权重以及测试样本获得巡线便道修筑项目的成本值;根据预设的各费率确定调整系数,根据所述成本值以及所述调整系数确定巡线便道修筑定额,根据所述定额配置巡线便道修筑项目的资源,提高了资源配置的效率和准确性。

    一种高准确度近似纯滞后的方法和装置

    公开(公告)号:CN109116725A

    公开(公告)日:2019-01-01

    申请号:CN201810968493.6

    申请日:2018-08-23

    IPC分类号: G05B11/42

    CPC分类号: G05B11/42

    摘要: 本发明公开了一种高准确度近似纯滞后的方法和装置,包括:将待处理信号乘以预置第一常数0.1得到第一输出信号;通过预置的一阶惯性逆运算公式对待处理信号进行连续五次一阶惯性逆运算;求取第一输出信号、第二输出信号、第三输出信号、第四输出信号、第五输出信号和第六输出信号的和;通过预置的五阶惯性运算公式对第七输出信号进行五阶惯性运算;通过预置的一阶惯性运算公式对第九输出信号进行连续四次一阶惯性运算;求取第十输出信号、第十一输出信号、第十二输出信号和第十三输出信号的和;将减法运算的输出信号乘以预置第二常数0.98039得到高准确近似纯滞后输出信号;解决了只采用一阶惯性环节来近似纯滞后存在纯滞后近似误差较大的技术问题。