Acquisition and communication system for condition data of transmission line of smart distribution network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditional MESH-based high-voltage transmission line condition data acquisition and communication systems collect all types of transmission line related condition data using the wireless monitoring device, and transmit condition data to the information center point through the wireless mesh node by wireless multi-hopping. The traditional methods are easy to generate lagging response and the high energy consumption, which result in high system condition data loss rate and low comprehensive utilization value. Therefore, smart distribution network transmission line condition data acquisition and communication system is designed based on the overall structure of the system, including data acquisition module, data communication module, transmission line condition monitoring communication module, and wireless transmission module of transmission line condition data. Tension, ambient temperature, solar radiation temperature, and wind direction signals collected by the data acquisition module are transmitted to the data communication module. After the collected signals are packaged to wake up G24, and establish a good GPRS network connection for data transmission. The transmission line condition monitoring communication module adopts an embedded operating system, which can combine its own functions to cut down the operating system, to speed up the response to the interruption event. The MCU in the transmission line condition data acquisition and communication system of smart distribution network realizes the command control of G24 by sending AT commands through the UART port. Data exchange between terminal and master station and addition of data items ensure the normal and smooth data communication. The experimental results show that the designed system can significantly reduce the loss rate of transmission line condition data and improve the system’s comprehensive utilization capability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle