简介：摘要：随着经济的发展和社会的进步，电力行业在各个国家和地区都扮演着重要的角色。然而，电力供给面临着需求的波动和不确定性。智慧经营系统交易模型的建立可以给公司提供高效、稳定的电力供应预测方法。

简介：摘 要：感应通信应用于铁路无线通信中，可以克服山区电气化铁路因地势和隧道等因素造成的通信死区及通信不畅。有着其他无线方式无法比拟的特点及优点。本文从工务段现场施工中存在问题入手，提出了隧道作业施工手持台弱场区补强的可行性方案，为解决隧道内通信不畅的问题，设计出一种400KHz+400MHz感应中继台通过载波方式，进行高速的信号传输，可以有效解决隧道等弱场区通信不畅的问题。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要：探讨了施工企业物资库存管理模型及其应用。通过分析当前物资管理存在的挑战和需求，提出了一种基于数据分析和智能控制技术的库存优化模型。该模型结合实时数据监控和预测分析，有效提升了物资库存的精确性和效率，为施工企业的供应链管理提供了重要支持。

简介：摘要： 随着全球对可再生能源的重视程度不断提高，风能作为一种清洁、可持续的能源形式，在电力生产中占据着越来越重要的地位。然而，风电场输出功率的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行和调度带来了挑战。准确的风电场功率预测对于优化电力系统调度、提高电网可靠性和经济性具有重要意义。本文旨在研究风电场功率预测模型的改进方法，并探讨其在实际应用中的效果。通过对现有预测模型的分析，结合先进的数据分析技术和算法，提出了一种改进的功率预测模型。实验结果表明，改进后的模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升，为风电场的高效运营和电力系统的优化管理提供了有力支持。

简介：摘要：本研究基于电气、机械和环境参数的监测，结合传感器和无线传输技术，建立了设备状态监测体系。通过数据预处理、特征提取和状态评估，构建了设备健康状态分类与故障检测模型。在此基础上，采用统计和机器学习方法，开发了设备寿命预测模型，并进行了模型验证。针对不均衡小样本数据提出一种改进的AdaBoost算法，希望能提高预测性能。

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：摘要：火电机组热工被控对象数学模型辨识在热工自动控制系统控制参数整定中起到至关重要作用，随着机组运行时间变长，热工控制对象静、动态特性逐渐发生变化，相应控制参数已不在适应原自动控制回路。常规控制参数整定方法为解除自动，进行阶跃扰动实验，重新进行参数修正。上述整定方法不但干扰现场生产，存在一定的安全风险，同时辨识精度不高。随着工业信息化、自动化不断发展，基于大数据等智能辨识算法不断成熟且广泛应用于工业现场中。基于此，本文依托于DCS单向隔离的SIS平台，采用长短期记忆网络（LSTM）算法辨识相应热工被控对象数学模型。该方法既保证了现场的安全性，同时充分利用大量生产历史数据，充分挖掘不同变量之间的相关性，从而使热工被控对象的数学模型精

简介：摘要：随着电力市场化改革的不断深入，竞价机制作为电力市场核心的价格形成方式，对市场运作效率和资源配置公平性具有重要影响。本文旨在探讨电力市场竞价机制下的价格形成原理，构建价格预测模型，并通过实证分析验证模型的有效性。研究结果表明，所提出的模型能够准确反映市场供需关系，为市场参与者提供决策支持，对促进电力市场健康发展具有重要意义。

简介：摘要:由于海岛的特殊地理位置和有限的水资源供给，海岛面临着诸多挑战，如水资源匮乏、水质下降、过度开发等问题。因此，针对海岛水资源的分析与水平衡模型构建显得尤为重要。通过收集和整理海岛的水文数据，包括降雨量、蒸发量和水资源利用情况等方面的数据，构建了全面的水资源数据库。运用水平衡计算方法，对海岛水资源的供需状况进行评估和分析，并考虑到不同因素对水资源平衡的影响。在模型构建过程中，综合考虑了水资源保护、节约利用和多元化补给途径等因素，力求建立一个全面且可操作的水平衡模型。

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在电力用电中得到了广泛的应用。智能电网、大数据等技术迎来新一轮的变革发展机遇,对电力大数据价值的深度挖掘和应用力度不断增强。基于此,本文首先分析电力大数据内涵，其次探讨电力用户用电数据特征提取，然后对用户用电行为的分析，最后就个性化电力营销进行研究，旨在能为有需人士提供可用参考或建议,促进在电力大数据基础上开展的用户用电行为统计管理工作更加完善有效。

简介：摘要：短路电流计算是电力系统设计和管理的重要环节。它涉及到电力系统的安全性、可靠性、经济性和运行灵活性等多个方面。在短路电流计算中，发电机励磁系统模型是一个重要的参数。然而，发电机励磁系统模型的选择和准确性对短路电流计算结果有着至关重要的影响。因此，研究发电机励磁系统模型建立和短路电流计算具有重要的理论和实践意义。

简介：摘要：随着数字化转型的深入，电费审查领域亟需采纳先进的技术手段以提高审计效率与准确性。本研究探索了数字化营销审计模型在电费审查中的应用，通过集成大数据分析与机器学习技术，实现对电费数据的高效处理和风险评估。研究首先概述了传统电费审查的方法及其局限性，随后详细阐述了数字化模型的三个主要组成部分：数据收集与处理、风险评估以及案例分析。结果表明，该模型能有效识别异常用电行为，为电力公司提供科学的决策支持。

简介：摘要：本文探讨了电力工程中电力负荷预测的重要性及其现有研究现状。通过分析不同的预测模型及其应用，总结了各种方法的优缺点，并提出了改进现有模型的一些建议。最后，展望了未来电力负荷预测研究的发展方向。

简介：摘要：随着无人机遥感技术的发展，对输电线路走廊三维模型的要求越来越高。本文针对倾斜摄影测量技术、激光雷达测量技术两种方法研究输电线路构建方法和流程，通过对比建模难易程度、建模成果等方面进行对比分析，进而选出最优的架空输电线路三维模型构建方案，为后续无人机自主巡检作业模式提供科学化决策参考依据。

简介：摘要：本研究旨在通过一系列精心设计的实验，全面评估某风能预测模型的性能。实验涵盖了从实验设计、实施到结果分析的全过程并深入探讨了模型在不同条件下的预测能力。实验结果显示模型在大多数情况下能够准确预测风能的变化趋势和大小，但在某些复杂气象条件下预测误差有所增加。通过对模型预测性能的评估提出了针对性的优化与改进建议，并探讨了模型在风电调度中的潜在应用。

简介：摘要：数字化时代，网络安全威胁预测至关重要，大数据分析技术为其提供新方案，探讨该技术应用现状，分析数据质量等问题并提出优化策略，如改进数据处理等。未来，随技术发展，其在网络安全领域应用将更广泛，为构建安全网络环境提供有力支持，大数据分析助力提升预测模型性能，保障网络安全，意义重大。

简介：摘要：简单描述的当前常见的联轴器找中心的方法及注意事项，并对联轴器找中心的方法进行简化，将三维物体模型简化成二维的三角数学模型；建立三角数学模型后，通过数学模型推导出简易的数学公式，通过实例进行简单应用。在选择调整量时，还通过三角模型逆推数学公式，通过公式计算出最优调整结果，该方法可一步到位完整联轴器的中心调整。

简介：摘要：电气工程自动化作为当今世界工业发展的关键推动力之一，承担着实现智能化、高效化和可持续化的重要使命，数学模型与优化设计作为电气工程自动化领域的核心技术之一，扮演着至关重要的角色，通过合理建模和优化设计，不仅可以提高电气系统的运行效率和性能，还能够降低资源消耗、产生更少的环境影响，促进可持续发展。

简介：摘要：随着我国科技的迅猛发展，尽管火力发电仍占据主导地位，但在经济发展和技术革新的推动下，火力发电厂正逐步提升发电机组的智能化管理水平。通过引入现代化的控制技术，实现了集控运行系统的高效管理。本文将深入探讨火力发电厂发电机组集控运行技术的实际应用情况，以期为优化火力发电厂的整体运营效率、降低能源消耗以及实现可持续发展提供有益的参考和支持。