雷科电力-REKE-Z噪声测试平衡负载系统

一、产品概述:

雷科电力-REKE-Z噪声测试平衡负载系统是由雷科电力有限公司自行研发生产的电容柜噪音平衡负载系统,该控制系统具有操作便捷,性能优越使用安全可靠、外形美观、耐用、移动方便等特点。是供电企业、大型电力企业、冶金、发电厂、铁路等需要电力维修部门的必备的设备。

雷科电力-REKE-Z噪声测试平衡负载系统
雷科电力-REKE-Z噪声测试平衡负载系统

本产品采用先进的微电子芯片处理技术、触摸屏控制及无手动操作,操作简单明了。全部测试参数设定后自动进行测试,无需人工干预。

二、主要技术参数:

输入电源:380V±10%,50Hz±1Hz,≤50A(容性负载)/160A(感性及阻性负载);

输入相数:三相四线;

额定输出:三相0~400V,无级可调,≤600A;

输出波形:正弦波(输出电压>200V 时THD<5%);

输出电压稳定度:2V/60S;

单次运行时间:>30min;

带负载能力:可带感性负载(≤140A)、阻性负载(≤140A)及容性负载(≤420kvar);

被试品类型:无功功率补偿柜;

被试品容量:≤420kvar;

试验项目:噪声测试;

绝缘耐压:2000V/min。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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