简介:摘要:在配电数字化浪潮的影响下,企业需要进一步思考一些关键战略性问题,如何实现更细化的系统能效优化管理,如何通过资产管理实现主动化运维,做出提前的谋划和布局。这种战略性的影响趋势,总结为以下特征:一是为了满足“配网资产全生命周期管理”的需求,实现电气柜的台账数字化、运行数据监测、状态数据监测。二是以“营配贯通、配网精益化运行管理”为需求,实现集中管理、馈线能耗监测、故障定位分析等功能。三是通过智能元器、传感设备相结合采集数据,用标准化的接口和总线接入到后台监控系统。因此,重点介绍智能配电系统的实质,论述在实现低压配电系统智能化过程中涉及的关键技术。本文就智能化低压配电网络平台展开探讨。
简介:摘要:在300MW机组运行过程中,由于机组的突然甩负荷可能导致汽轮机超速。当前为了确保300MW机组在甩负荷后运行的安全性,通常采用两种方法:一种是利用汽机调速系统进行调整,使汽轮机转速迅速下降。二是在极端运行条件下,当机组调速系统无法及时调节转速时,通过机械式过速保护或汽轮机危急遮断系统来实现主汽门的自动闭合,然而这两种方法都无法在突发负载条件下实现对汽轮的全面安全防护。所以在300MW机组甩负荷的条件下,想要对汽轮机超速进行有效保护,就需要对零功率保护进行应用。因此,本文针对发电机零功率保护原理、改造方案设计等内容进行详细分析,同时也提出相应注意事项。
简介:摘要目的探讨乳腺癌非前哨淋巴结(NSLN)转移的危险因素并构建非前哨淋巴结转移的预测模型。方法回顾性分析2016年1月至2019年6月接受前哨淋巴结活检(SLNB)且确诊前哨淋巴结(SLN)阳性,行腋窝淋巴清扫术(ALND)的95例乳腺癌患者的临床资料。应用SPSS 20.0软件对数据进行处理,计数资料用[例(%)]描述,其中连续变量使用秩和检验,分类变量使用χ2检验。对与NSLN转移相关的临床病理因素进行多因素Logistic回归分析,根据Logistic回归分析各变量的回归系数建立非前哨淋巴结转移风险预测模型计算每例患者NSLN转移的预测概率,通过描绘受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC)从而来评估模型的预测能力。结果通过单因素分析显示乳腺癌患者NSLN转移与肿瘤大小、肿瘤位置、淋巴血管是否受侵犯、SLN转移灶大小及SLN阳性率相关(P<0.05);将相关因素纳入多因素Logistic回归分析中,结果显示,肿瘤大小、淋巴血管是否受侵犯、SLN阳性率为乳腺癌患者NSLN转移的独立危险因素。根据Logistic回归分析建立NSLN转移风险预测模型,绘制研究对象的ROC曲线,计算AUC为0.792(95%CI为0.651~0.934);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.603。结论肿瘤大小、淋巴血管是否受侵犯、SLN阳性率为乳腺癌患者非前哨淋巴结转移的独立危险因素,NSLN转移风险预测模型对NSLN转移患者具有较高的预测价值,可辅助临床医师术前判断,选择合理的术式。