常熟开关CV2-12户内高压真空断路器技术详解

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"常熟开关CV2-12户内高压真空断路器是一款由常熟开关制造有限公司生产的中压断路器,适用于12kV及以下的交流50Hz电网,具备固封极柱绝缘方式,可以有效防止灰尘和潮气影响真空灭弧室的绝缘性能。该断路器有两种操作机构选择,即VS1型和CW型,以满足不同用户需求。断路器广泛应用于工矿企业、变电站等场合,特别适合湿热带地区。产品遵循多项国际和国内标准,如IEC62271-100:2001、GB 1984-2003等。" 详细知识点: 1. **产品介绍**:CV2-12户内高压真空断路器是专为12kV及以下交流电网设计的,其主导电回路采用固封极柱绝缘技术,增强了设备的可靠性。 2. **固封极柱绝缘方式**:这种结构能有效防止环境中的灰尘和潮气对真空灭弧室外绝缘能力的影响,提高了设备的绝缘性能和使用寿命。 3. **操作机构**:断路器可配备VS1型或CW型两种操作机构,提供了用户根据实际需求选择的灵活性。 4. **适用环境**:该断路器适用于各种环境条件,包括最高+40℃的温度、最低-5℃的温度,以及特定湿度和海拔限制,同时适应湿热带地区的气候条件。 5. **应用领域**:CV2-12断路器广泛应用于工业和电力设施,如工矿企业、变电站,可安装在KYN28A型开关柜或其他铠装中置柜中,兼容CV1-12和VS1。 6. **安全标准**:产品符合IEC62271-100:2001、GB 1984-2003等国内外高压开关设备标准,确保了产品的质量和安全性。 7. **型号含义**:CV2-12表示常熟开关制造的户内真空断路器,其中2代表设计序号,12代表额定电压,T表示弹簧操作机构,V或C则表示VS1或CW操作机构。 8. **使用条件**:正常运行时,环境温度、湿度和海拔都有明确要求,例如最高温度不超过+40℃,最低温度不小于-5℃,海拔不超过1000米。 9. **产品系列**:提及的CV、CW、CM、CJR、CJD、CD、CH、CE、CK、CR、CA和CB系列,可能代表公司提供的不同类型的开关设备。 10. **固定联锁与接地方式**:断路器有固定式和手车式两种,固定式还可以增加相应的联锁功能,而接地方式和电气原理图也有详尽说明,确保了设备的安全操作。 11. **订货须知**:客户在订购时需要了解产品的基本技术参数、附件选择以及相关标准要求,以便正确配置和使用。 12. **技术参数**:包括额定电压、额定短路开断电流、额定电流等,这些参数是决定断路器性能的关键指标。 通过以上信息,我们可以全面了解常熟开关CV2-12户内高压真空断路器的主要特点、应用范围、工作环境条件以及其设计依据和订购注意事项。

请参考以下代码:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error准确无误地运用测试集与训练集写出R语言代码完成以下任务:①生成50×30的随机数据集和30个变量;②要生成三组线性模型的①,且这三组原始模型的系数不同;③(线性回归)分别计算这三组的CV值;④(岭回归)分别对这三组,分别画出在岭回归下横坐标为lambd,纵坐标为CV error或Prediction error的图;⑤基于一倍标准差准则给出参数值上限

2023-05-31 上传