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  • 某厂年用电量609.5万kwh,求该厂最大负荷约为多少?...某单位月有功电量500000kwh,无功电量400000kvarh,月利用小时为500h,问月平均功率因数为多少?若将功率因数提高到2=0.9时,需补偿多少无功功率QC?解:补...

    某厂年用电量609.5万kwh,求该厂最大负荷约为多少?(最大负荷年利用小时数Tmax=5300h)

    解:已知A=609.5×104kwh,

    Tmax=5300h

    则Pmax=

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    =1150(kw)

    答:该厂最大负荷约为1150kw。

    某单位月有功电量500000kwh,无功电量400000kvarh,月利用小时为500h,问月平均功率因数

    9f65b56edf8669aba9861d9c4e8d62ef.png

    为多少?若将功率因数提高到

    7e7f5821088d6ca83891d34c97236fa7.png

    2=0.9时,需补偿多少无功功率QC?

    解:补偿前月平均功率因数

    0e557b1d35d30949f3c64ac9a459e174.png

    补偿后月平均功率因数

    7e7f5821088d6ca83891d34c97236fa7.png

    2=0.9

    则需补偿的无功容量为

    QC=PP(tg

    d3991529bd408c2d2d23e4c3fc69f2a6.png

    1-tg

    d3991529bd408c2d2d23e4c3fc69f2a6.png

    2)

    845a1b4546d46b38a53870f903a7aed8.png

    =1000(0.802-0.484)=318(kvar)

    答:

    9f65b56edf8669aba9861d9c4e8d62ef.png

    为0.78,需补偿318kvar。

    有一台三角形连接的三相电动机,接于线电压为380v的电源上,电动机的额定功率为2.7kw,效率

    bf1bd9c42f21e36024ab0ef7698ac4f1.png

    为0.8,功率因数为0.83。

    da5e2e20db6426513962e1ef103a0dda.png

    电动机的相电流Iph和线电流Ip-p?

    解:已知线电压Up-p=380v,电动机输出功率Pou=2.74kw,功率因数

    4ab624b10a72b5f08a544efa4fd68d75.png

    =0.83,电动机效率

    bf1bd9c42f21e36024ab0ef7698ac4f1.png

    =0.8。则电动机输出功率为

    Pou=3Up-pIp-p

    4ab624b10a72b5f08a544efa4fd68d75.png

    线电流

    67ed85ac26a843c96d5ff97120f4f459.png
    5a4e1f3d689833d5b232d24c5d181a83.png

    由于在三角形接线的负载中,线电流Ip-p=

    fd057c1d26a9191a1b095c6cab8bfcd5.png

    Iph,则相电流

    1304e54be270324ba6a291d9f4928654.png

    答:电动机的相电流为3.62A,线电流为6.27A。

    某工厂最大负荷月的平均有功功率为400kw,功率因数=0.6,要将功率因数提高到0.9时,问需要装设电容器组的总容量应该是多少?

    解:根据公式

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    式中:P为最大负荷大的平均有功功率(kw),

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    1、

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    2为补偿前后的功率因数值,则

    d19159f5f318a99a168056881b305bc0.png

    =339(kvar)

    答:需要装设电容器组的总容量应该是339kvar。

    某工厂380v三相供电,用电日平均有功负荷为100kw,高峰负荷电流为200A,日平均功率因数灵0.9。试问该厂的日负荷率Kd为多少?

    解:已知供电电压U=380V,高峰电流I=200A,

    02fded7b79c29dbffb90b649bc764c44.png

    =0.9,日平均有功负荷PP=100kw

    则根据公式,日负荷率

    2bcc143273f06c0f7d532d2957854474.png

    其中,日最高有功负荷

    Pmax=

    fd057c1d26a9191a1b095c6cab8bfcd5.png

    UI

    02fded7b79c29dbffb90b649bc764c44.png

    =1.732×0.38×200×0.9

    =118.47(kw)

    则日负荷率Kd=

    50864f28fb7a433e0a2a3d8eb1714030.png

    ×100%=84.4(%)

    答:该厂的晚负荷率为84.4%。

    一个化工厂某月用电72万kwh,最大负荷为2000kw。求月负荷率K。

    解:月平均负荷

    Pav=

    7d3bab23583651fb673736fe0fd5fd80.png

    =1000(kw)

    K

    25bab0db85c9167e831f395b3a4b4841.png

    =50(%)

    答:月负荷率为50%。

    一机械厂某月用电为36万kwh,月最大负荷为900kw,求月负荷率K。

    解:月平均负荷

    Pav=

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    =500kw

    月负荷率

    K=

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    =55.5%

    答;月负荷率为55.5%。

    某用户有功功率为1.1kw,供电电压为220v,工作电流为10A。试求该户功率因数是多少?

    解;按题意和功率计算公式,得

    a47375b81caaa25703517f105db2cdea.png

    答:该用户的功率因数为0.5。

    已知某10kv高压供电工业用户,TA变比为50/5,TV变比为10000/100,有功表起码为165kwh,止码为236kwh。试求该用户有功计费电量w为多少?

    解:该用户计费倍率为

    4381ee9227108344f8dfc682465c708b.png

    =50/5×10000/100=1000

    该用户有功计费电量

    W=

    4381ee9227108344f8dfc682465c708b.png

    (236-165)

    =1000×(236-165)=71000(kwh)

    答:该用户有功计费电量为71000kwh。

    某工厂有一台315kva的三相变压器,原有负荷为210kw,平均功率因数为0.7,试问此变压器能否满足供电需要?现在生产发展负荷增到280kw,问是否要增加变压器容量?若不增加变压器容量,可采取什么办法?

    解:根据题意,视在功率

    S1=P/COS

    d3991529bd408c2d2d23e4c3fc69f2a6.png

    =210/0.7=300(KVA)

    此时变压器能够满足供电需要。

    当负荷增到280kw时

    S2=P/COS

    d3991529bd408c2d2d23e4c3fc69f2a6.png

    =280/0.7=400kva>315kva

    则原变压器已不能够满足正常供电需要。

    若采取措施将平均功率因数由0.7提高到0.9,则

    S=280/0.9=311<315(kva)

    此时变压器可满足需要,不必加容量。

    答:1、原有负荷为210kw,功率因数为0.7时,S1为300kva,变压器能满足要求;

    2、当负荷为280kw,功率因数仍为0.7时,S2为400kva,变压器不能满足要求;

    3、当负荷仍为280kw,将功率因数提高为0.9时,变压器可不增加容量即可满足负荷要求。

    一台容量为1000kva的变压器,24h的有功用电量为15360kwh,功率因数为0.85。

    试求24h的平均负荷为

    P=

    9d2e6c5fb731025fa565e28ad114b049.png

    =640(kw)

    平均使用容量为

    S=

    787148e5999ad6c6cecc279fe0f5486e.png

    =753(kva)

    则变压器的利用率为

    fc8bcf7c50f7499b1b0f204c4d5dbf9c.png

    答:变压器的利用率为75%。

    某用户申请用电1000kva,电源电压为10kv,用电点距供电线路最近处约6km,采用50mm2的钢芯铝绞线。计算供电电压是否合格。(线路

    b1d51f3096b359379dbc5fe16a11035b.png

    数RO=0.211

    fcdd8c3cf6d9ae574614360d90b9f030.png

    /km,XO=0.4

    fcdd8c3cf6d9ae574614360d90b9f030.png

    /km)

    解:额定电压Un=10kv,Sn=1000kva,

    L=6km,则线路阻抗为

    efd68258d922d9f88ed8c234faa37046.png

    1000kva变压器的一次额定电流为

    In=

    535cccc5d6076a3d8f6d576c05c61542.png

    =57.74(A)

    则电压降为

    561f69a9a06138229a4d2081a2cf45af.png

    U=IZ=57.74×2.71=156.48(V)

    电压降值占10kv的比例为

    U%=

    58c6ffc6bc99487b893ca081a602dcd1.png

    ×100%=1.56(%)

    答:根据规定,10kv电压降合格标准为±7%,故供电电压合格。

    一台三相变压器的电压为6000V,负荷电流为20A,功率因数为0.866。试求其有功功率、无功功率和视在功率。

    解:三相变压器的有功功率为

    P=

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    UI

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    =

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    ×6000×20×0.866=180(kw)

    无功功率

    Q=

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    U1I1

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    =

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    ×6000×20×

    06c37682417a71c004a66403cda78721.png

    =103.8kvar

    视在功率

    S=

    fd057c1d26a9191a1b095c6cab8bfcd5.png

    U1I1=

    fd057c1d26a9191a1b095c6cab8bfcd5.png

    ×6000×20=207.8(kva)

    答:P为180kw。Q为103.8kvar。S为207.8kva。

    一台10kv、1800kva变压器,年负荷最大利用小时为5000h,按电流密度选用多大截面的铝芯电缆比较合适? (铝导线经济电流密度为1.54A/mm2)。

    解:已知Un=10kv,Sn=1800kva,T=5000h,

    则变压器额定电流为

    In=

    ae37b4984cf83d40747e8d75b6493021.png

    =104(A)

    导线截面为

    S=

    18369509a99b1dabd7e428600fa2f27b.png

    67.5(mm2)

    答:可选用50-70mm2的铝芯电缆。

    37534ec7f8b60dcfdba0d725b6f4e54b.png

    一条电压为35kv的输电线路,输送最大功率为6300kw,功率因数为0.8,经济电流密度按1.15A/mm2来考虑,使用钢芯铝绞线,其长度为2km。试按经济电流密度求导线截面?

    解:已知P=6300kw,

    02fded7b79c29dbffb90b649bc764c44.png

    =0.8,

    L=2km ,J=1.15A/mm2,

    则视在电流值为

    f85609714ea14093b476f9db8afb132e.png

    导线截面为

    S=

    f6786f356b8ff2891f2e3b34774b9b44.png

    113(mm2)

    据此应选用LGJ-95-120型导线。

    答:导线截面约为113mm2。

    1d6aa843457824cb9b1e5e4ed5bf9a29.png

    为什么高压负荷开关要与熔断器配合使用?

    答:高压负荷开关在10kv系统和简易的配电室中被广泛采用。它虽有灭弧装置,但灭弧能力较小,因此高压负荷开关只能用来切断或接通正常的负荷电流,不能用来切断故障电流。为了保证设备和系统的安全运行,高压负荷开关应与熔断器配合使用,由熔断器起过载和短路保护作用。

    19fe08d81d03dd7eb96dfbc0a1e34a6d.png
    ef98d23696986c4e30f6a0ff00f8e111.png

    通常高压熔断器装在高压负荷开关后面,这样当更换高压熔断器时,只拉开负荷开关,停电后再进行更换是比较安全的。

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  • 28个人共用4部电话️,与7个人共用1部电话️相比,电话的利用率提高了多少?或每个人能够顺利用上电话的概率提高了多少?每个人平均3小时用1次电话,每次用时5分钟。对于该问题我们把它转化为阻塞率的计算问题。 ...

    Erlang B型公式计算呼损概率

    背景

    原由来源于和师兄的对话,如下图。28个人共用4部电话️,与7个人共用1部电话️相比,电话的利用率提高了多少?或每个人能够顺利用上电话的概率提高了多少?每个人平均3小时用1次电话,每次用时5分钟。对于该问题我们把它转化为呼叫损失概率的计算问题。
    原由

    公式

    Erlang B型公适用于M/M/m/m排队系统计算呼叫损失概率,公式参考文献[1].

    erlang B型

    MATLAB实现

    %效率比较-wdl-2020-1-9
    %利用爱尔朗B型公式—计算无等待呼叫损失率
    % 参考文献 Guoping Zhang,two common properties of the Erlang-B fuction Erlang-C function and
    % Engset blocking function,2003
    % lamda 总体业务到达率
    % mu 队列服务速率
    % m 队列的数量
    % a =lamda/mu
    % B(a,m)=a^(m)/factorial(m)/(a^(i)/factorial(i),i从0到m的累加和)
    
    % 每个人的业务到达率
    lamda=1/3;%单位 次/小时 假设每人呼叫业务相互独立
    mu=1*60/5;%电话服务速率 1hour/5min
    %Scene1 28人4部电话
    m=4;%电话数量
    users=28;
    lamdaSc=users*lamda;
    a=lamdaSc/mu;
    i=0:m;
    score=a.^(i)./factorial(i);
    pb1=score(1)/sum(score)
    
    %Scene2 7人1部电话
    m=1;%电话数量
    users=7;
    lamdaSc=users*lamda;
    a=lamdaSc/mu;
    i=0:m;
    score=a.^(i)./factorial(i);
    pb2=score(1)/sum(score)
    reduce=pb2-pb1 %呼损概率减小量
    

    结论 呼损概率减少了37.72%,呼损概率减小量既是利用率提高量。
    参考文献
    [1] Guoping Zhang,two common properties of the Erlang-B fuction Erlang-C function and Engset blocking function,2003

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  • 滑动平均:记录了一段时间内模型中所有参数 w 和 b 各自的平均值。利用滑动平均值可以增强模 型的泛化能力。滑动平均值(影子)计算公式: 影子 = 衰减 * 影子 +(1 - 衰减)* 参数 其中,衰减 =

     

    滑动平均:记录了一段时间内模型中所有参数 w 和 b 各自的平均值。利用滑动平均值可以增强模
    型的泛化能力
    滑动平均值(影子)计算公式: 


    影子 = 衰减率 * 影子 +(1 - 衰减率)* 参数

    其中,衰减率 = ???{??????????????????, ?+ 轮数 /??+ 轮数 },影子初值=参数初值  .
    用 Tesnsorflow 函数表示为: 

    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY,global_step)  


    其中,MOVING_AVERAGE_DECAY 表示滑动平均衰减率,一般会赋接近 1 的值,global_step 表示当前
    训练了多少轮。 

    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables()) 


    其中,ema.apply()函数实现对括号内参数求滑动平均,tf.trainable_variables()函数实现把所有
    待训练参数汇总为列表。 

    with tf.control_dependencies([train_step, ema_op]): 
          train_op = tf.no_op(name='train') 


    其中,该函数实现将滑动平均和训练过程同步运行。 
    查看模型中参数的平均值,可以用 ema.average()函数。 

    例如: 
    在神经网络模型中,将 MOVING_AVERAGE_DECAY 设置为 0.99,参数 w1 设置为 0,w1 的滑动平均值设
    置为 0。 
    ①开始时,轮数 global_step 设置为 0,参数 w1 更新为 1,则 w1 的滑动平均值为: 
    w1 滑动平均值=min(0.99,1/10)*0+(1– min(0.99,1/10)*1 = 0.9 
    ② 当轮数 global_step 设置为 100 时,参数 w1 更新为 10,以下代码 global_step 保持为 100,每
    次执行滑动平均操作影子值更新,则滑动平均值变为: 
    w1 滑动平均值=min(0.99,101/110)*0.9+(1– min(0.99,101/110)*10 = 0.826+0.818=1.644 
    ③再次运行,参数 w1 更新为 1.644,则滑动平均值变为: 
    w1 滑动平均值=min(0.99,101/110)*1.644+(1– min(0.99,101/110)*10 = 2.328 
    ④再次运行,参数 w1 更新为 2.328,则滑动平均值: 
    w1 滑动平均值=2.956 

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sun Jun 16 20:51:09 2019
    
    @author: 汉森
    """
    #coding:utf-8
    import tensorflow as tf
    
    #1. 定义变量及滑动平均类
    #定义一个32位浮点变量,初始值为0.0  这个代码就是不断更新w1参数,优化w1参数,滑动平均做了个w1的影子
    w1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
    #定义num_updates(NN的迭代轮数),初始值为0,不可被优化(训练),这个参数不训练
    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
    #实例化滑动平均类,给衰减率为0.99,当前轮数global_step
    MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
    #ema.apply后的括号里是更新列表,每次运行sess.run(ema_op)时,对更新列表中的元素求滑动平均值。
    #在实际应用中会使用tf.trainable_variables()自动将所有待训练的参数汇总为列表
    #ema_op = ema.apply([w1])
    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())
    
    #2. 查看不同迭代中变量取值的变化。
    with tf.Session() as sess:
        # 初始化
        init_op = tf.global_variables_initializer()
        sess.run(init_op)
    	#用ema.average(w1)获取w1滑动平均值 (要运行多个节点,作为列表中的元素列出,写在sess.run中)
    	#打印出当前参数w1和w1滑动平均值
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1", sess.run([w1, ema.average(w1)]) )
        
        # 参数w1的值赋为1
        sess.run(tf.assign(w1, 1))
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1", sess.run([w1, ema.average(w1)]) )
        
        # 更新global_step和w1的值,模拟出轮数为100时,参数w1变为10, 以下代码global_step保持为100,每次执行滑动平均操作,影子值会更新 
        sess.run(tf.assign(global_step, 100))  
        sess.run(tf.assign(w1, 10))
        sess.run(ema_op)
        print ("current global_step:", sess.run(global_step))
        print ("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))       
        
        # 每次sess.run会更新一次w1的滑动平均值
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step) )
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]) )
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step) )
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step) )
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]) )
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step) )
        print ("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]) )
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step) )
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]) )
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step) )
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]) ) 
    
    #更改MOVING_AVERAGE_DECAY 为 0.1  看影子追随速度
    
    """
    
    current global_step: 0
    current w1 [0.0, 0.0]
    current global_step: 0
    current w1 [1.0, 0.9]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 1.6445453]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 2.3281732]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 2.955868]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 3.532206]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 4.061389]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 4.547275]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 4.9934072]
    
    """
    
        
    

    从运行结果可知,最初参数 w1 和滑动平均值都是 0;参数 w1 设定为 1 后,滑动平均值变为 0.9;
    当迭代轮数更新为 100 轮时,参数 w1 更新为 10 后,滑动平均值变为 1.644。随后每执行一次,参数
    w1 的滑动平均值都向参数 w1 靠近。可见,滑动平均追随参数的变化而变化。

     

    展开全文
  • 1.滑动平均 记录了一段时间神经模型中所有参数的平均值,针对所有参数...2.滑动平均计算公式 影子值 = 衰减 * 影子 + (1 - 衰减)*参数 衰减 = min{MOVING_AVERAGE_DECAY,} 影子初值等于参数初值 ...

    1.滑动平均

            记录了一段时间神经模型中所有参数的平均值,针对所有参数进行优化:w和b。利用滑动平均可以增强模型的泛化能力,也就是对新鲜样本的适应能力。滑动平均值也叫影子值。

     

    2.滑动平均值计算公式

            影子值 = 衰减率 * 影子 + (1 - 衰减率)*参数

    • 衰减率 = min{MOVING_AVERAGE_DECAY,\frac{1+round_{-}nember}{10+round_{-}nember}}
    • 影子初值等于参数初值

     

    3.tensorflow函数

            Tensorflow中用tf.train.ExponentialMovingAverage()定义滑动平均模型的类。

    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY,global_step)

    • MOVING_AVERAGE_DECAY:是一个超参数,滑动平均衰减率;
    • global_step:记录了当前训练了多少轮,为不可训练参数。

    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())

    • ema.apply()函数实现对括号内参数就滑动平均;
    • tf.trainable_variables()函数实现把所有待训练参数汇总为列表。

    with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]):

            train_op = tf.no_op(name = 'train')

    • 实现将滑动平均和训练过程同步运行;
    • 若要查看参数的平均值,使用ema.average(参数名)函数。

    Example:

    #coding:utf-8
    import tensorflow as tf
    MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99 #滑动平均衰减率
    
    w = tf.Variable(0,dtype=tf.float32)
    global_step = tf.Variable(0,trainable=False)
    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY,global_step)
    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        #初始值,w等于0
        print sess.run([w,ema.average(w)])
        #1.刚开始,global_step值为0,w为1,根据公式更新为0.9
        sess.run(tf.assign(w,1))
        sess.run(ema_op)
        print sess.run([w,ema.average(w)])
        #2.修改global_step值为10,w为2,根据公式更新为1.395
        sess.run(tf.assign(w,2))
        sess.run(tf.assign(global_step,10))
        sess.run(ema_op)
        print sess.run([w,ema.average(w)])
        #再次执行滑动平均
        sess.run(ema_op)
        print sess.run([w,ema.average(w)])

    Output:

    [0.0, 0.0]

    [1.0, 0.9]

    [2.0, 1.395]

    [2.0, 1.6672499]

    第二行的更新公式为:

    min(0.99,1/10)*0 + (1-min(0.99,1/10)*1)=0.9

    第三行的更新公式为:

    min(0.99,11/20)*0.9 + (1-min(0.99,11/20)*2)=1.395

    还是可以观察到,滑动平均值的变化趋势还是随着参数的变化而变化,但是速度更慢,逐渐趋于参数,就像一个影子一样,慢慢跟着的感觉。

     

     

     

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