为了提升电网配网异常事件约束及预警算法效率,将异常事件约束元数据从电网系统负荷数据和电网设备状态数据调整为配网发令系统数据,通过引入模糊神经网络,使用模糊矩阵对数据强制归一化后导入多列模糊神经网络,最终在有针对性的加权规则下得到基于调度法令系统原始大数据的数据预警结果,从而减少异常事件发生,提高对配网故障风险的检出率。在仿真环境下,该配网发令系统测得更高的敏感度和特异度,并具有更高的响应效率,说明在异常事件约束人工智能算法中,配网发令系统数据具有更高的数据挖掘效果,从而能够提前对配网故障风险做出智能判断。

为了研究玄武岩纤维对活性粉末混凝土耐久性的影响,进行了9组玄武岩纤维活性粉末混凝土(RPC)和3组素RPC的氯离子渗透试验以及1组玄武岩纤维RPC的碳化性能试验。试验结果表明,素RPC的电通量为104~120 C,氯离子渗透性极低,玄武岩纤维RPC的电通量均小于100 C,氯离子渗透性可以忽略。当水胶比为0.22、玄武岩纤维体积掺量为0.10%时,试件的抗氯离子渗透性能最好。玄武岩纤维RPC试件具有良好的抗碳化性能,其28 d碳化深度为0。