简介：摘要：

简介：摘要：针对核电站阀门在运行过程中存在的不确定性和随机性，本文基于模糊神经网络和多层感知机理论，设计了一种核电阀门的故障预测系统。通过对核电阀门振动信号进行预处理，利用模糊神经网络方法建立核电阀门的振动模型。最后利用核电厂运行数据进行仿真实验，对研究结果进行了验证。

简介：摘要：近年来随着大数据、云计算等技术的兴起，供电企业加大了对配电网智能化运行管控中数据方面的研究投入，一方面借助电力行业市场化改革促进行业创新，另外一方面通过加入人才体系建设，形成产学研用的配电网发展格局，在“营配合一”概念的基础上，提出了智能配电网“营配调数据贯通”的概念，探索通过坚强智能配电网建设与配电网运行管控一体化协同发展，进一步提高我国配电网电能质量和供电可靠性，提升供电服务质量的新思路。

简介：摘要：随着全球对环境污染关注度的提升，新能源作为一种环保能源得到了越来越多的重视。发电量是新能源领域发展的重要指标，而风力发电和光伏发电是新能源中最常见和最具代表性的两种形式。然而由于风力、日照等因素的不稳定性和不可预测性，新能源发电量难以精确预测，这也成为新能源领域发展中的一大难题。为了解决新能源发电量预测方面的问题，新能源风光发电预测技术应运而生。该技术结合了数据分析、物理模型和人工智能等技术手段，利用实时监测数据和天气预报等信息，能够高精度地预测未来风电、光电发电量，为新能源利用效率的提高和经济效益的优化提供可靠的技术支持。本文将在概述新能源风光发电预测技术的发展背景及其在新能源领域中的重要性的基础上，详细介绍当前新能源风光发电预测技术的研究现状和主要方法，探讨其未来发展趋势和应用前景。

简介：摘要：风电作为一种主要的能源。传统的能源利用模式是以化石能源为主，但化石能源利用不仅不具有可持续性，而且还带来了严重的环境污染。因此，在一定程度上，我们应该将环保与发展有机地结合起来，实现环保与环境的和谐统一，进而推动经济的发展。在世界各国加速向低碳发展的背景下，风电技术已逐渐成为各国"碳中和"的关键技术。为了更好地促进风力发电技术的应用，提升能源的利用率，本文在风力发电的基本装置和应用优势的基础上，着重对风力发电技术的应用现状进行了分析，提出了一系列的对策。

简介：摘要:本论文研究了输电线路故障诊断与预测技术在当代电力文化中的应用。传统的输电线路故障诊断方法存在着诊断效率低、依赖专业技术人员以及无法提前预测故障等问题。为解决这些问题，该研究采用了基于智能算法的故障诊断与预测技术。通过分析输电线路的运行数据和实时监测信息，结合机器学习和数据挖掘技术，建立了一个高效准确的故障诊断模型。同时，利用预测模型对线路故障进行预测，提前采取维修和保护措施，提高电力系统的可靠性和安全性。实验结果表明，该方法能够有效地诊断和预测输电线路故障，为电力行业提供了可靠的技术支持。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，准确的电力负荷预测已成为配电系统规划的核心要素。本文详细探讨了电力负荷预测的多种方法，如时间序列预测模型、因子与回归分析，以及人工智能和机器学习技术在电力预测中的应用。随后，深入讨论了配电系统规划的关键要素，如设备容量选择、电网拓扑设计和经济效益分析。结合电力负荷预测进行配电系统规划不仅可以优化设备配置和网络架构，还可以支持节能、可再生能源的整合和需求侧管理策略。

简介：摘要：本文针对灰硫设备的故障诊断与预测方法进行了深入研究。详细探讨了灰硫设备的故障诊断方法，包括传统故障诊断方法、基于数据驱动的故障诊断方法和基于物理模型的故障诊断方法。分析了灰硫设备的故障预测方法，包括传统故障预测方法、基于时间序列的故障预测方法和基于故障特征提取的故障预测方法。本文的研究为灰硫设备的故障诊断与预测提供了新的思路和方法，对提高灰硫设备的安全性、可靠性和经济性具有重要意义。

简介：

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，配电设备作为电力系统中的重要组成部分，其可靠性和稳定性对整个电力系统的运行至关重要。本文聚焦于配电设备故障的智能诊断与预测技术，先进的数据分析和智能算法，提前识别潜在的设备故障，并为维护人员提供及时的决策支持。涵盖了实时监测、异常检测、故障诊断与定位以及预测性维护等关键领域，旨在提高配电设备的可用性、延长设备寿命，并最大程度地减少停机时间。

简介：摘要：本研究旨在探讨油库能源消耗预测及控制方法，通过建立预测模型，提高对油库能源消耗的准确预测，并结合实际应用，提出相应的控制方法。首先针对油库能源消耗的不确定性和波动性进行分析，然后提出相应的预测模型和控制方法。实证结果表明，所提出的模型和方法对油库能源消耗具有较好的预测和控制效果。

简介：摘要：本文旨在研究基于机器学习的铁路信号故障预测方法。通过分析铁路信号系统的特点和现有的信号故障预测方法的局限性，本研究提出了一种基于机器学习的新型预测方法。该方法利用历史信号数据和其他相关数据进行特征提取和模型训练，以实现对信号故障的准确预测。

简介：摘要：在电力行业的快速发展和市场竞争日益激烈的背景下，采用数据驱动的决策和预测分析成为电力营销的重要工具。本文深入探讨了电力营销中数据驱动决策的实践方法和预测分析的应用策略。首先，分析了电力市场的当前趋势，包括需求的多样化和市场结构的复杂化，以及这些趋势如何影响电力营销策略。随后，本文着重介绍了数据驱动决策的基本框架，包括数据收集、处理、分析和应用等环节。在预测分析方面，重点讨论了基于大数据和机器学习的需求预测、价格预测和用户行为分析等方法。最后，结合具体案例，评估了数据驱动决策和预测分析在电力营销中的效果，并提出了实施建议和未来发展方向。

简介：摘要：本论文研究了在智能制造环境中，如何有效地进行设备状态监测与预测维护。智能制造旨在提高生产效率和设备可靠性，因此设备状态的实时监测和预测维护变得至关重要。本研究聚焦于开发先进的传感技术和数据分析方法，以实时收集设备状态数据，并通过机器学习和数据挖掘技术进行预测性维护。研究结果表明，有效的设备状态监测与预测维护可以显著减少生产停机时间，提高设备利用率，降低维护成本，从而在智能制造中取得重要的竞争优势。

简介：摘要：随着社会的快速发展和电力需求的日益增长，准确预测未来电力负荷成为配电系统规划的关键环节。配电系统作为电力系统的重要组成部分，其规划设计的科学性与前瞻性直接关系到电力供应的稳定性和经济性。电力负荷预测能够为配电系统的设备布局、容量规划以及运行策略提供有力的数据支持，有助于减少电力短缺或过剩的风险，从而提升整个电力系统的运行效率。此外，精准的负荷预测还能助力电力市场需求侧管理，引导用户合理用电，实现电力资源的优化配置。因此，深入研究电力负荷预测技术，并将其应用于配电系统规划中，对于保障电力系统的安全、稳定、经济运行具有十分重要的理论和实践意义。

简介：摘要：电力系统负荷预测与自动调节是电力系统运行管理的重要组成部分，对于保障电力系统的经济、可靠和高效运行具有重要意义。本文介绍了电力系统负荷预测的基本概念和重要性，探讨了负荷预测的方法，包括时间序列分析、人工智能算法等。文章分析了自动调节方法在电力系统中的应用，包括需求响应、储能技术等。对电力系统负荷预测与自动调节的未来发展趋势进行了展望。

简介：摘要：本文针对电厂锅炉的故障诊断与预测技术进行了深入研究。首先，对电厂锅炉的数据采集与处理进行了详细阐述，包括传感器的布局与数据采集、数据的预处理。然后，介绍了特征提取与选择的方法，包括特征提取和特征选择。接下来，探讨了故障诊断模型的构建，包括机器学习方法和深度学习方法。最后，研究了电厂锅炉的故障预测技术，包括基于时间序列、模型预测和大数据分析的故障预测。

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：电力拖动系统是现代工业生产的重要组成部分，其稳定、高效运行对于保证生产过程的连续性、提高生产效率具有重要意义。本文首先介绍了电力拖动系统的基本构成与工作原理，随后详细阐述了电力拖动系统的故障诊断方法，并讨论了预测维护的策略和实施方法。最后，对电力拖动系统的故障诊断与预测维护进行了阐述。

简介：摘要：本文针对智能电网环境下中级电力负荷预测的需求，探讨了多种预测方法的应用与效果。总结了基于时间序列分析、机器学习和深度学习等现代技术的负荷预测模型，为智能电网的可持续发展提供支持。