國網天津經研院完成經緯正能35千伏專用站新建項目供電方案編制，為天津經緯正能電氣設備有限公司業務發展提供電力保障。

天津經緯正能電氣設備有限公司坐落于小站工業園區，是全球技術先進的特高壓大型電抗器制造廠商。其自主研制的干式空心電抗器、鐵芯電抗器應用于我國25項國家重點特高壓輸電工程以及巴西等國外工程，并以電力制造的頂端技術和廣闊市場為愿景，開展了高壓、特高壓工程關鍵設備、智慧城市與智能電網相關產品、泛在電力物聯網設備、新能源并網接入設備、交直流配網產品、電力設備新材料等技術研究工作，為我國重點電力裝備國產化、平衡地區能源以及用電負荷發揮了重要作用。

經研院迅速建立與用戶以及城南公司發展、營銷等各專業協同溝通機制，基于本期報裝容量，結合用戶地理位置以及區域周邊電網發展規劃，充分考慮供電可靠性、用戶申請用電時間、設備電氣特性及項目實施難度等因素，為經緯正能35千伏專用站新建項目制定了科學合理的供電方案，為該項目的高效送電提供技術支撐。

第1章   概   述（LY809繼保六相差動保護測試儀價格低,供貨速度快）

1.1 系統說明

LY809微機繼電保護測試系統是參照中華人民共和國電力行業標準《DLT624-2010繼電保護微機型試驗裝置技術條件》，采用嵌入式系統XPE及穩定可靠的SSD固態硬盤，整機采用進口模塊化開關電源及自主研發的高保真、大功率開關功放，采用美國*新型高速DSP，超大規?，F場可編程器件FPGA開發的新一代一體化繼電保護測試儀。廣泛適用于電力、鐵路、石化、冶金、礦山、航空等行業的科研生產和電氣試驗。

整機通過國際電磁兼容EMC認證測試以及國家繼電保護及自動化設備質量檢測中心檢測認證，整機具備優良的自身保護措施，電壓短路報警、電流開路提示、機殼接地檢測以及外部高壓引入報警等等，有力保證了現場測試使用可靠。

主機采用內部框架式結構，有效避免了插件式結構帶來抗震性差的缺點，并使用模塊化設計，方便現場維護。

1.2 面板說明（LY809繼保六相差動保護測試儀價格低,供貨速度快）

1.2.1 前面板

1. 2.2 輸出面板

1. 2.3 開關量

開入量輸入端子上的1、2、3負端相互隔離，并與電壓、電流輸出端子中的公共端“N"以及地線（如面板、機箱）均不相通。開入端子對于空接點和電位（10-250V）兼容。但對帶電接點的輸入具有方向性。

如圖所示，1、2、3、4接低電位（-），負端接帶電接點的高電位（+），計算機才能檢測到接點狀態的翻轉。若反接，所檢測到的將始終是閉合狀態。

1.3 系統標準配置

第2章   技術參數及性能特點（LY809繼保六相差動保護測試儀價格低,供貨速度快）

2.1 技術參數

2.2 性能特點（LY809繼保六相差動保護測試儀價格低,供貨速度快）

采用高效的進口模塊化電源和自主研發的高保真數字功放，整機輸出率大，重量輕。

采用9.7寸TFT(1024×768)真彩液晶觸摸屏。

12個通道同時輸出，即同時輸出不同幅值、頻率、相位的六路電壓及六路電流。

波形顯示功能，可顯示本機輸出的波形或外部設備輸入的波形。

0-300V/0.38A可程控輔助直流電源輸出。

可對各類型電壓、電流、頻率、功率、阻抗、諧波、差動，同期繼電器等分別以手動或自動方式進行測試，可以模擬各種故障類型進行距離、零序保護裝置定值校驗及保護裝置的整組實驗。具備GPS觸發功能及進行備自投、快切等自動裝置測試。

采用特別散熱部件，主機內置四個大功率排風扇，采用溫度保護檢測措施，使得功放在大電流，長時間工作下具有優良的穩定性及可靠性。電流源本身具備開路保護功能及開路報警功能，電壓源具備過載、短路保護功能，輸出具有削頂失真檢測功能，誤接線判定報警自鎖保護功能。

界面風格友好快捷，先在業界采用快捷鍵方式操作試驗。

采用100M網卡進行上下位機數據通訊，使得上位機操作實時性有大幅度提高，下位機軟件升級速度也大幅提升。

更加方便快捷的幅值,相位全軟件校準。

既可聯機（電腦）操作，又可脫機運行。

2.3 輔助直流

可以作為獨立的輔助直流電源給保護裝置供電，在主界面輔助直流功能里可以根據需要設置輔助直流電壓輸出，范圍是0V～300V。

1、Close DC:將輔助直流源關閉；

2、DC：設置實際輔助直流輸出（0V~300V）。

人工智能的本質是構造一種具有學習能力的“學習器"，該“學習器"本身沒有任何專業知識，需要采用大量樣本加以訓練，在訓練中不斷發現規律，從而建立起專業知識。因此，建立充分的科學樣本庫是非常重要的。

但是，建立科學樣本庫是一件艱巨而復雜的工作，且必須由領域專家完成。

以電氣設備狀態評價和缺陷診斷為例，在運行過程中積累樣本固然重要，但是通常都要較長的時間，監測數據可能還不夠全面和準確，這樣就失去了時效性。因為科學技術進步很快，更新的設備總在不斷替代已有的設備，等到積累了足夠的樣本后，這類設備可能已經處于淘汰階段，學習出來的人工智能所能發揮的作用也就不大了。

因此，需要設立專門的研究項目，由實驗室和檢測機構配合，采取模擬缺陷和加速老化等措施，在新設備投產后盡快去積累和豐富樣本庫，以供“學習器"發現和獲取知識，這樣才有助于在這類設備大量服役期間發揮人工智能進行狀態評價和缺陷診斷的作用。

這個制造缺陷和加速老化的樣本生成過程，需要領域專家認真研究和周密組織。這些實驗室和檢測站中的樣本還需要與實際運行的電氣設備上采集的樣本相結合。所謂科學樣本庫，需要滿足嚴謹性，要絕對真實可信的數據，這往往需要耗費人力和物力資源的，并且是其他專業的專家無法替代的。

因此工業領域更應結合自身專業領域的特殊性，深入開展建立科學樣本庫的工作，它是人工智能獲取知識的源泉。

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