xlpe電纜外徑的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

書中字有黃金屋 已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站 xlpe電纜外徑

另外網站xlpe 線徑電流- 中/高壓電力電纜華新麗華也說明：XLPE. 耐熱電線電纜認可基準. PVC或LSFH. PVC or LSFH. 消防安全設備緊急供電系統之信號鍍錫銅線遮蔽條線徑同導體之容許電流及短路電流大。

國立臺灣科技大學 電機工程系 郭政謙、張建國所指導 賴佳駿的 基於卷積神經網路於交連聚乙烯電纜接頭 之狀態診斷及瑕疵識別研究 （2020），提出xlpe電纜外徑關鍵因素是什麼，來自於局部放電、電纜接頭、狀態評估、深度學習、卷積神經網路、瑕疵辨識。

而第二篇論文聖約翰科技大學 電機工程系碩士班 陳柏宏所指導 邱泓熹的 應用主成分分析於電力電纜絕緣瑕疵辨識 （2019），提出因為有 電力電纜、絕緣瑕疵辨識、主成分分析、S轉換的重點而找出了 xlpe電纜外徑的解答。

最後網站電工法規 - 第 170 頁 - Google 圖書結果則補充：... XLPE 電纜,低壓 EPR 電纜或低壓 PE 電纜、低煙無毒電纜、耐燃電纜、耐熱電纜。二 ... 外,依下列規定: (一)應緊靠並沿建築物完成表面敷設。(二)穿過或平行於建築結構構架 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了xlpe電纜外徑，大家也想知道這些：

基於卷積神經網路於交連聚乙烯電纜接頭 之狀態診斷及瑕疵識別研究

為了解決xlpe電纜外徑的問題，作者賴佳駿 這樣論述：

隨著台灣高科技產業逐年的發展，穩定的電力供給是維持廠區運行的一大要求，其中地下電纜在台灣電網的輸配電系統中扮演重要的角色，檢測高壓系統故障必然是重要的方向，能即早維護或更換，而局部放電(Partial Discharge, PD)是國際專家認為具有潛力發展，也是系統設備故障的指標現象之一。本研究採用深度學習方法中的卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)建立局部放電診斷程式，利用圖像人工智慧去分析局部放電訊號，除了辨識局部放電類型外，最大的特點是利用CNN方法判定破壞路徑的結果後，額外進行兩種結果分支的劣化模型訓練，利用此特點來進而提高絕緣劣化狀態

模型準確率。本文針對地下電纜直線接頭製作24個實驗樣本，其中22組訓練資料及2組測試資料，分為瑕疵A(絕緣層有空隙)、瑕疵B(絕緣層有空洞)與瑕疵C(外半導層有尖端)。應用卷積神經網路分析三種瑕疵絕緣劣化的數據，以離線訓練程式之模型能即時診斷電纜狀態，主要功能為評估電纜劣化狀態，以瑕疵辨識、破壞路徑識別為輔助，可以向現場做人員提供簡易且明確的指示。結果顯示皆可事先在被試物絕緣破壞前進行危險預測，且警告的時段有充裕的時間給予工作人員做電纜維護或更換。

應用主成分分析於電力電纜絕緣瑕疵辨識

為了解決xlpe電纜外徑的問題，作者邱泓熹 這樣論述：

根據統計電力電纜故障事故與絕緣劣化有關者佔半數以上，因此電力電纜的絕緣瑕疵辨識已成為配電系統安全的重要研究課題。本論文提出一種基於主成分分析與S轉換技術的電力電纜絕緣瑕疵辨識方法，並使用三種刻意製作的典型絕緣瑕疵電力電纜及一個健康正常的電力電纜作為實驗模型。本研究首先以S轉換對實驗模型的3D局部放電圖譜進行訊號分析，接著使用數學統計對S轉換後之數據進行特徵提取，再以主成分分析法對特徵值降維與最佳化，最後再使用線性判別分析法針對最佳化後的數據進行絕緣瑕疵辨識。本論文已將研究成果書寫成MATLAB套裝軟體，實驗結果顯示本論文提出的辨識方法在未加雜訊時的平均辨識率達95.61%，當雜訊增加至-30

dB及-40dB時平均辨識率仍有87.66%及83.44%。

想知道xlpe電纜外徑更多一定要看下面主題
xlpe電纜外徑的網路口碑排行榜
分類