简介：摘要：随着新一轮电改的推进，电力系统引入市场化竞争，电力交易品种、交易方式更加灵活丰富。这使电力系统整体运行状态中不确定性因素增多、系统潮流改变，影响到配电网供电能力与安全性，对电力规划负荷和电源规划建设都提出了新的要求。另一方面，含分布式新能源配电网因能量梯级利用、运行灵活、需求侧响应快等优点而受到广泛关注。但其波动性与不确定性对电力市场和物理系统稳定运行都带来诸多新影响，进而改变了配电网潮流分布，导致安全供电能力发生变化。

简介：摘要：为了限制人脸识别中的特征选择和个性化算法，提出了一种基于深度学习的人脸识别算法。实验结果表明，与传统的单一或融合算法相比，该算法具有更高的检测率、更好的局部性能和更好的抗干扰性能。

简介：日前，南宁供电局变电运行管理所琅东220千伏变电站获全国学习型先进班组荣誉称号。琅东变电站是一支富有学习力的团队，是南宁供电局深入开展“创建学习型组织，争做知识型职工”活动的一个缩影、“每日学一招”是该站创建学习型班组实践活动中独具特色行之有效的办法。即当班的值班员每天确定一个学习知识点，交接班时向下一班人员传授，等到每月全站集中的时候再把学习中遇到的问题进行全站的交流和探讨，这已成为变电站雷打不动的惯例。“每天学一招”从根本上调动了每一位班组成员参与学习实践活动的积极性，推动了班组建设不断迈上新台阶。成为南宁供电局优秀班组，广西电网公司树立为220千伏标杆变电站。2006年8月28日，在国务院国资委召开的中央企业学习型红旗班组（科室）知识型先进职工表彰推进会上，琅东220千伏变电站被评为中央企业学习型红旗班组。

简介：为了对电网设备档案数据中无法提炼错误规则的数据问题进行自动诊断,提高数据质量,文章利用大数据机器学习技术,运用机器学习算法,对数据进行自动检测;基于Spark分布式内存计算,利用K-Means聚类算法对档案数据进行聚类训练,再对训练后数据进行分析和处理。试验证明,基于本方法论形成的自动诊断工具能够大幅降低在数据治理工作中的人力投入,减少工作量,降低工作成本,并且可以获得比人力筛查更详细更准确的结果。

简介：随着我国综合国力的高速发展,电气工程及其自动化在社会各领域越来越得以普及,它对社会的推动力越来越得以彰显,同时社会的进步也促进了电气工程及其自动化技术的飞速发展。此文对电气工程及其自动化技术和专业的发展概况做了简单分析;对高校电气工程及其自动化专业内容和学科特点做了简要介绍;笔者结合自身实际,就大学生如何把握学习的3个阶段进行了重点阐述;对专业学习相关联综合技能的提升提出了见解和建议,旨在引导学子们打好专业基础并力求有所建树。

简介：摘要大学物理中的电路部分包含有许多公式和定理，我们在学习这部分内容时，容易导致公式混淆，或是部分同学死记硬背公式，但是在做题时却不能灵活运用。除此之外，电路知识还与磁场知识有一定联系，无形之中增加了电路知识的学习难度。因此们应该学生的角度进行分析，对于大学的物理电路知识学习的基本方法记性掌握，并且电路的相关问题的解题思路也要了解，这样一来，即便是遇到新的电路相关的问题，也能够很轻松的进行解答。基于此本文将简要分析，大学物理电路知识的学习方法及解题方法方面的相关内容，旨在更好的促进学生学习物理电路知识。

简介：由于人工照明光源的固有特性，光输出中都存在着一定的频闪。针对常用的人工照明光源频闪的分析以及引起频闪的外界条件的研究，指出了造成光源频闪的原阕及危害，提出了改进照明稳定性、降低频闪及提高照明效果的技术措施。

简介：通过对《国际汉语教学通用课程大纲》中要求留学生掌握汉语学习策略之一的跨学科策略进行理论研究，探讨培养留学生汉语跨学科学习策略的具体办法，对汉语教师的课堂教学提出指导性建议。

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简介：摘要：供电企业在为用户提供供电服务时，应实现电改新形势的深度学习，便于为用户打造契合时代背景的服务环境。在此之上，本文简要分析了供电服务现状，并通过采用客户走访服务模式、结合客户需求优化服务、加强精准化用电指导、立足用户多样化服务等措施，促使用户在良好的服务条件下，产生高服务满意度。

简介：摘要：电力设备的故障对能源供应和工业生产等领域具有重大影响，因此准确快速地诊断电力设备故障显得尤为重要。传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验和规则，存在主观性和不确定性。而基于深度学习的方法在电力设备故障诊断领域具有广阔的应用前景。该方法通过构建复杂的神经网络模型，可以自动从大量的数据中提取特征并进行故障诊断。本文旨在探索基于深度学习的电力设备故障诊断方法，以提高诊断准确性和效率，为电力行业的可靠运行和维护提供支持。

简介：摘要：输电线路作为国家电网基础设施建设的重要一环，保障其运行的安全稳定，不仅关系到电力系统的有效运行，更关系到国民经济的持续健康发展。随着电压等级的不断提高，输电线路巡检工作的重要性日益突出。为提高输电线路巡检效率，目前国家电网已大范围采用无人机对输电线路进行巡检。但在巡检过程中，关键部件是否出现故障，需要利用深度学习图像识别技术对无人机巡检采集到的海量图像数据进行离线分析来判断，这一巡检方式虽然识别精度较高，但由于数据采集与检测相分离，因而造成了发现故障的滞后性，因此研究满足边缘计算的关键部件检测算法，在无人机巡检采集图像过程中进行实时的检测是十分必要的。

简介：摘要：在当前信息化背景下，科学开展深度学习活动，对提升专业技能提高就业质量具有重大的帮助。结合当前配电设备识别技术存在的优点与问题，科学开展创新性实践教学活动，充分发挥配电设备识别技术的资源性作用，提升工作效率与质量，全面彰显自动化技术的工作成效。通过对监测区安装网络摄像技术，可以结合具体监测区域进行数据分析，保证配电设备智能识别技术发挥领航性作用，提升各个工作岗位学习效率与质量，全面增强企业产值提升，提高机械与人工合力工作成效，为企业全面性发展奠定坚实基础。

简介：

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简介：摘要：输电线路故障预测是保障能源系统安全稳定运行的重要任务。本论文旨在基于深度学习方法研究输电线路故障预测，以提高故障检测准确性和时效性。针对题目的背景和目的，本研究采用了深度学习技术，并结合大量实际数据进行分析和实验，设计了一套有效的输电线路故障预测方法。实验结果表明，该方法在故障预测方面具有较高的准确性和可行性。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：

简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。