电气自动化本科毕业英语翻译Word格式文档下载.docx
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在网络存在的情况下，文献资料提供一些策略来应对电压和电压下降的问题。
这些使人担心的中断导致更多的让人心忧的故障。
对每个类型的用户来说，中断的经济影响是值得考虑的。
其代价在行政和办公部分和工业部分在某种程度上是可以类比的。
为了进一步更好的评估中断所带来的后果及影响，相关的一些调查研究已经开始着手于网络中断。
主要的分析指示如下：
中断的比率和长度，即是用户们关心的那部分没有分配的电能。
模型的确立，就是为了使得中断成为各家出版物的主题。
中断在配电系统中的发生遵循一些代表性的规律定则，或者说Poisson配电是按照网络构造来执行的。
然而，这些规律并不适用于新的构造体系，新的构造体系能及时降低故障发生的概率，而旧的体系没有这种功能，它只能适时的让故障率增高。
这个维修时间遵循其不间断配电的规则。
其他的一些规则也可以使配电系统可靠运作，现列举如下：
正常的规则，适用于旧的体系（个别除外），随着时间的推移，故障概率也随之增加。
Weibull配电，正常情况下，适用于较机械的体系，他的故障概率一般不经常发生。
经常用来描述故障的这些代表性规则，他们并不是100%适用于配电线路。
供电故障的出现的程度表明早期的规则已经不适用于能支持频繁中断的网络。
事实上，在大多数发展中国家，中断造成的能源流失已经非常严重：
相比较那些网络维护好的国家他们能减少6%的能源流失情况下，这些发展中国家反而要多流失10%的能源。
每千米的平均年中断比率影响也非常严重：
在线路维护好的情况下，较原来的1.906的比率可减少为0.298-0.015。
这个同样适用于相对来说较长的平均维修时间。
在这样的文献里，典型的模型描述故障再也不是非常切题的。
此外，很明显，在故障出现之前就对此进行检修所花费的时间比理论上要少，这对于第一次故障出现（平均故障时间：
MTTF）平均长度连续出现故障（连续故障之间时间间隔：
MTBF）之前，就开始检修是非常有利的。
要保证供电系统的连续性就要遵循检修措施的时效性，这个就要根据中断出现的情况下控制网络的运转情况。
因为这个原因，也考虑到先前提及到的规则的不准确性，推出新的针对网络中断的模型是必要的。
以下段落描述了作者从1995年以来研究的一些方案。
2、方案
在上下文中，描述了频繁的电力中断，为减少电力线路的故障的发生，中断模型的建立是必须得。
这个模型运用供电系统的规范化公式法则和一些评估性的方法的实施来应对这些变化无常的中断
2.1研究系统的规范化
规范化的目的是强调与研究和漏洞指示有关的网络系统，也被称为可信赖的要素。
在这种拓扑基础上，中压系统的操作由：
节点：
变电站，打破装置，网络上的节点
段：
电线或电缆
网络拓扑结构由节点和段落的公式关系给出。
MV:
中压；
LV：
低压；
HV：
高压
图1.该系统的形式化研究
我们现在第
（一）。
请记住，一个配电网络电压变化从几百伏至50,000V，在中压系统中，其中必须包括1至50千伏的电压。
低压配电并不与这项研究有直接关系。
中压配电网络的主要组成元素包括：
源站（高电压（HV）/压变压器），
电力线路（MV电缆）
MV/LV变电站
每一个接驳（或是电力接线）就好比是一个合成系统由三个一系列元素组成。
无论条件如何，技术问题和人们的行为是解释网络故障的主要因素。
他们的影响可以用以下随机变化的方法测试：
中断比率，中断长度，顾客被故障影响的比率，故障导致的损失（经济上的，能源上的，时间上的等等）。
2．2模型创建过程
MV网络操作的安全性要求有关于这个网络的信息搜集。
这个信息关系到一个或多个组成网络的电力接线的故障和垮台。
从示意图解来看，这个过程包括观察我们关注超过一定时间的（几个月或几年）网络，在实际操作条件下，对电力线路故障和垮台进行划分。
如此，得到的基本信息使我们能够量化进行安全操作。
结果，至关重要的是要对描述效率操作的网络系统进行搜集，包括有关的脆弱因素如前所述。
从这些事实数据可以表明在一个市区进行变量刻画安全运行（故障比率，维修比率，维修时间，故障发生前的操作时间等等）将要被确定。
图2方法流程图
模型的进程包括以下几个步骤：
（a）选择最具代表性的中压线路，以此来更进一步研究中断模型
（b）除此之外，还对样品线路进行了量化分析
（c）建立一个数学模型管中断，特别是通过研究获得的直方图的形状
（d）整理建议和系统的预防性维修的建议
3、模型制定
拟议中的中断模型电能分销网络的做法是一个实际电力网络实验的主题：
市区的YaoundeÂ
在喀麦隆。
此应用程序使我们能决定中断分布规律。
3.1网络研究和基本变量
在YaoundeÂ
市及其郊区的是由恩古索和梅伦源电力站（或BGRM），在馈线弥补的恩古索站等15个车站的梅伦这些源站（16）会受到大量的中断。
维修质量差是这种情况的原因。
事实上，维护计划完成率是相当低，每专栏（8至62％，见表4），这就导致了网络故障率不断上升。
然而，梅伦的馈线中断频率要比恩古索要高，中断长度也要比恩古索长，这表明这个维护更加一般化。
经验证据表明，这是由于在两家电力站在各自的服务区内，采取不同的措施，恩古索电力馈线站多集中于行政神经系统，而梅伦主要关注一些比较流行的地区。
因此，梅伦的组件更新速度似乎大大低于恩古索。
有两种类型的中断，共囊括了4项威利斯的建议（6）：
间歇性中断，持续5分钟（这是即时和）暂时中断。
永久中断（也包括临时机构ruptions），持续超过5分钟。
我们已经确定了一些法律来管理一些很具代表性的馈线中断。
根据馈线的故障率，平均维修时间和平均无故障率的这些共同特征判定，四种馈线在恩古索，两种在梅伦。
这种共同性比@rst还要多。
3.2采样和观测资料
经过对一些城市中压网络馈线的综合评估分析后，其中最具代表的问题还要再做进步一研究。
然而，在1995年±
1996年初步的探索研究的是同一支队伍，这项研究允许搜集确定与网络操作安全相关的文件。
在两年期间（1996—1997）所收到的数据的基础上（见附件），已经确定了一些法律。
这些数据组成了一下等式：
z=x+3y
（1）
x是指中断小于5分钟，y是指小于5分钟。
这个等式最初于是根据2个电力站的所有31个馈电线路上。
在同一馈线的间歇性中断和永久性中断间存在一种线性关系。
馈电线路的维护质量越差，这种相互关系越明显。
这种经验特征也验证了1权衡3反映很好的相对重要性给予了这两种类型的中断，每月观察这种平衡方式列于表1
Station
Nousso
Melen
Onset
D110
D15
D13
D113
D31
January
6
3
15
12
February
7
9
10
8
March
14
April
5
2
May
44
June
July
11
1
August
September
October
November
4
December97
January96
Febuary
18
19
Average
3.75
5.21
2.67
3.54
7.96
6.58
Standarddeviation
3.80
4.96
3.08
3.61
5.45
5.22
3.3处理每个源电力站和馈电线路中断的概率法
设Z有观察到的变量Z1,Z2……Zn，（在这种情况下，每月中断数量在同一馈线上）问题是怎样评估概率算法对变量Z的说明，这就要根据观察到的变量Z1,Z2……。
在这个问题上还没有初步的资料说明：
这跟研究要依赖于不同环境条件下所取得数据是一样的。
最自然的想法就是运用经验分布与观测的Z1，Z2相关样本。
然而，观测数量（比如是n=24）对于提供足够的关于馈线中断概率算法的信息来说是远远不够的。
因为这个原因，我们不得不采用基于核心算法的用概率密度评估技术的办法。
这就确保了这些还不为人知的法则是不间断的，并且用一下公式评估他的概率密度：
（2）
还有这个公式
（3）
在这种情况下用K（X）是很普遍的（注意：
他必须是关于0对称的可能密度）。
窗口宽度h要通过在实验和错误中选择，其目的是为了不改变抽样观察的本质内容。
（即结果接近经验分布，但更顺畅）。
我们要注意，核心估计会影响非空概率，包括在没有观察的真正轴带，不同于对成分布。
这使得法律，包括截断样本得到的评估跟我们要这里要展现的是一样的。
3.3.1恩古索站概率法
一个关于核心估算这个电力站各个馈线的密度IR曲线使得我们可以作出以下基本结论：
如果曲线转移到某固定位置的右边c>
0（这是一个审议的馈线功能），伽玛法律probality密度模式就此获得。
换一句话说，就是有一个真实的数字c>
0，随机变量z+c跟随
法则截断到c的左边。
这
法则是IR密度的probality法则：
（4）
组成这个公式的
和
是两个大于0的恒量。
在没个电力站的馈电线路中，常量c可在表
中读到。
到目前为止，常量
评估模型正在考虑中，我们将对
加式运用最小二乘法，
在包括
在内的真正轴线区域内，
被认为是有规律空间价值的（同时，在0左边有轻微的溢出，最大右溢出不超过
）。
根据我们先前的一观察，从远距离c偏离
曲线的右端又可以得到一个公式：
（5）
这里
（6）
（7）
这个直接办法是在完成数据搜集过程中依靠老练的评估办法想到的，它可能将会在[17,18]用到。
要使
起到作用，
是首选的，然后找到
，所以对于任何k，都有，
（8）
表2
恩古索馈线中断评估法
近似于
（9）
这是通过选择
类似于这个等式
（11）
这是一个完全经典的线性最小二乘问题，这一近似衡量质量可以用以下比例（以百分）表示。
（12）
在这种情况下的计算值，应尽量减小D。
当然，最初的连续性模型很让人惊奇。
然而，可以认为，
圆形观测是在这个模型中产生的，事实上，每个
实际是
，（13）
是个介于0和1之间的随即扰动。
四个恩古索的馈线结果见报告表2：
注意：
真正的法律规范就是已经展现出来的，被c单元转移到左边或者是在左端0处截断。
对于各馈线来说，r起得作用非常小，通过法律规范获得的评估可以被认可。
（见附表3-6）
图3恩古索D110每月中断次数
3.3.2梅伦站的概率法
在这个站的每个馈线中，核心密度曲线估计法观察
接驳，还有红外h揭示了正常的法律密度节律。
这使得我们可以假设，在这种情况下，每月中断次Z遵循
类型，截断为0的左边。
是IR概法率密度的法则：
（14）
A和B通过
给出。
通过选择
，对于任何一个k，A，B都可以算出相应的值。
这个等式
跟
是类似的。
为了达到这个目的，要A和B以减少数量：
（17）这个等式是运用跟前边描述的相类似的办法近似得到的。
从B的推导可以得到
值。
表3给出了2个梅伦（BRGM）的结果:
表5.恩古索D13每月的中断次数
4.讨论和结论
为了提高电力系统配电网络的可靠性，一种针对于中压电网的中断建模方法已经提出来了。
在恩古索站，这些中断遵循转移和截断伽玛分布，梅伦站也是一样的，这是截断的正常法律。
两个站观察到的法律的不同近似乎源于站之间的维护质量的差异。
在恩古索站，很明显的坐落在一个较具战略地位当地服务区域内，一种针对于数据统计的法律就此获得。
然而，在梅伦站，维修质量更差些，因此提供了更多影响供电站服务质量的随机变量（比如人为，材料或服务环境）等。
中断遵循正常的截断法律。
在某种程度上，这可能会被认为是作为对中央限制能力理论的事实解释说明。
根据这个解释，大批相对平衡的添加剂积累和独立的随机因素的结果将导致对全球产生影响的正常的概率分布。
因此，梅伦站的观测法可以作为一个对管理员的严重的警告，那个站的一些事情是真的错了，我们需要做点什么来改变这种情况。
在一个更一般的方法中，两个不同站获得的不同的中断法律不是平常所描述的古典现象研究。
这说明了网络维修错误，加上表格4展现的相当低的维修项目完成率。
表4.不履行义务的因素：
维修不足
参考文献
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