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11.
随着农村电网改造工程的全面竣工,S9-M,S11-M系列三相全密封式10 kV配电变压器已经在10 kV配电网络中得到了广泛应用.  相似文献   
12.
低压断路器具有的接地保护功能一般分为零序电流保护和剩余电流保护,在实际应用中两者之间的区别如下. 1 零序电流保护  相似文献   
13.
应勇华  刘红春  周亚 《新农村》2012,(12):47-48
作为农业大国的中国,农民收入能否稳步增长、人员素质是否稳步提升,直接关系到整个社会的稳定和社会主义新农村建设的成败。俗话说:“无农不稳,无工不富”,历史充分证明了农业是社会稳定发展的重要基础。浙江省安吉县地处山区,孝丰成校所处的乡镇都是以农业生产为主的乡镇,人口多,居住分散,文化相对落后,交通、通讯、信息等也相对滞后,农民的思想意识、审美情趣、生活习惯、工作方式与城市居民相比存在一定差距。  相似文献   
14.
根据防制工作需要,进行了绵羊O-AsiaⅠ型口蹄疫的区域预防免疫试验.通过监测免疫抗体水平,评价口蹄疫O-AsiaⅠ型二价灭活疫苗对绵羊的免疫效果,为制定免疫程序提供依据.试验结果报告如下.  相似文献   
15.
1 应用范围 D,yn11连接组10 kV配电变压器越来越多地应用于箱式变电站中.该型配电变压器在使用中主要有以下优势:①有利于抑制高次谐波电流;②有利于单相接地短路故障的切除;③有利于充分利用配电变压器的设备能力.  相似文献   
16.
周亚 《农村电工》2006,14(3):34-34
我国农村大部分低压配电台区采用TT系统供电,综合配电箱装设JD6LX系列鉴相鉴幅漏电继电器与交流接触器组合成的剩余电流动作保护装置,对低压用电设备和人身安全进行必要保护。然而,个别电工由于所管理的低压线路或用户电气设备泄漏电流较大,导致总保护动作频繁,为了应付有关安全检查不便退出总保护,就盲目采取断开配电变压器二次侧中性点接地线的方法强行供电。这种做法严重违反《农村低压电气安全工作规程》和《农村低压电力技术规程》,存在着极大的安全隐患。  相似文献   
17.
周亚 《新农村》2011,(10):47-48
亮剑精神是电视剧《亮剑》的精髓所在,它是一种敢于战斗、善于战斗的精神,是一种自强不息、主动出击、锲而不舍的行动力,是一种敢于负责、压倒一切的霸气。亮剑精神不仅是军魂,还是企业和个人发展壮大的精神。亮剑精神正以一种狂飙突进的冲击力,被联想、维维、华为、纤丝鸟、潘高寿、上海大众等许多知名企业作为竞争与强  相似文献   
18.
试验旨在探究秋季补饲对不同年龄阶段欧拉羊血清生化指标的影响。选取6、12、36月龄健康且体况相近的欧拉羊母羊各24只,将各年龄阶段欧拉羊随机分为放牧组(Ⅰ组)和放牧+补饲组(Ⅱ组),每组3个重复,每个重复4只羊。预试期10 d,正式试验期60 d。结果表明,6、12月龄Ⅱ组欧拉羊平均日增重高于Ⅰ组(P<0.05)。6月龄Ⅱ组欧拉羊血清雌二醇(E2)、生长激素(GH)含量高于Ⅰ组(P<0.05);12、36月龄Ⅱ组欧拉羊血清碱性磷酸酶(ALP)活性高于Ⅰ组(P<0.05)。6月龄Ⅱ组欧拉羊血清球蛋白(GLB)含量高于Ⅰ组(P<0.05);12月龄Ⅱ组欧拉羊血清白细胞介素-2 (IL-2)含量高于Ⅰ组(P<0.05);36月龄Ⅱ组欧拉羊血清GLB、免疫球蛋白M (IgM)、白细胞介素-4 (IL-4)和白细胞介素-6 (IL-6)含量高于Ⅰ组(P<0.05)。6月龄Ⅱ组欧拉羊血清谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)活性高于Ⅰ组(P<0.05);12、36月龄Ⅱ组欧拉羊血清超氧化物歧化酶(SOD)活性高于Ⅰ组(P<0.05)。研究表明,秋季补饲促...  相似文献   
19.
夏季是南美白对虾繁殖和虾病暴发的高峰期,如何做好虾病防治是南美自对虾夏季管理技术的关键。在生产过程中亲虾被较高频率地打捞,繁殖期间能量消耗较大等因素是导致增加夏季亲虾疾病高暴发率的原凶。  相似文献   
20.
温湿度预测在国民经济各领域有重要作用,实现温湿度精准预测可有效提高农业生产及保障行人安全,室内温湿度预测有助于植物健康生长,减少经济损失;室外温湿度预测对行人安全及航空等科研起保障作用。针对现有温湿度预测效果不佳且不能实现多模态预测,该文采用高斯过程混合(gaussian process mixture,GPM)模型进行大气温湿度多模态预测。另外为了提升模型学习效率,给GPM模型提出了的一种隐变量后验硬划分迭代学习算法。该算法采用一种新的近似策略,利用最大后验估计不断矫正样本划分,借助迭代学习实现样本最优分组。在用自相关函数和最大Lyapunov指数等解析评价温湿度序列基础上,将GPM模型与核回归(kernel-regression,K-R)、最小最大概率机回归(minimax probability machine regression,MPMR)、线性回归(linear-regression,L-R)、高斯过程(gaussian process,GP)等传统预测模型进行比较。结果表明GPM不仅能够实现多模态预测,而且预测准确率要明显优于其它传统模型。最终湿度预测最优结果RMSE=0.062 0、R~2=0.936 2,训练耗时为113.417 5 s;温度预测最优结果 RMSE=0.042 6、R~2=0.966 6,训练耗时为90.0049 s。由于GPM为无环境因子输入模型,因此该文的研究不仅对大气温湿度预测有促进作用,同时对室内及固体表面温湿度预测具有一定借鉴价值。  相似文献   
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