简介：摘要长期的实践表明，电网短期负荷预测受不确定因素影响较多，不同地区短期负荷预测的方法和手段不同。要得出某地区较为準确的短期负荷预测值，需要对该地区的负荷特点和构成以及各种影响因素进行综合分析，对各类预测方法进行实践训练后，找出符合本地区特色的负荷模型和预测方法，同时进行必要的人工干预和修正，最后得出準确的短期负荷预测值。本文正是在此基础之上，研究电网短期负荷预测问题。

简介：摘要为了能够保证电力负荷预测在整个地区电网规划中发挥相应的配电功能，那么必须要加强对电力负荷预测的重视，并且进一步的提高电力负荷预测方法研究，保证预测方法对整个地区电网的各个不同领域的电力需求，从而有效的促进我国工业的可持续发展。

简介：摘要：电力系统作为城市生命线工程的重要细成部分，对于维持城市生存功能发挥着重要作用。随着社会现代化进程的加快，经济建设和国民生活对电能的依赖性越来越强，对电力的需求量越来越大，对供电质量与供电可靠性的要求越来越高，因此，实现电力系统的智能化控制，保证电力系统能够安全稳定经济运行，不仅有利于维系城市正常的生存功能，还有利于优化资源配置，缓解能源压力，具有重要的理论意义和工程价值。鉴于此，本文主要分析电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化。

简介：摘要电力系统短期负荷预测方法的研究在电力系统应用中发挥着越来越重要的作用，关乎到电力系统运行的稳定性、安全性，同时也影响着供电策略的制定。主要从电力系统短期负荷预测的特点和影响因素出发，着重对电力系统负荷预测方法模型进行综合的比较和分析，讨论各种方法的优缺点，为实际电力负荷预测提供借鉴。

简介：摘要更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面，精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划，合理调度和分配资源，从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展，对电力的需求不断增长，电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素，这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来，人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性，人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点，现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用，并且取得了良好的效果。近年来，人工神经网络领域取得重大突破，涌现出一个新的深度学习研究领域。

简介：摘要：随着信息技术的不断成熟与发展，为各行各业的发展都带来了众多的便利，与此同时，各行各业都在不断的进行在信息化建设，电力企业也不例外，也在积极的进行着智能电网的建设，以推动电力系统运行质量的不断提升，这是时代发展的必然要求。在电力系统的运行过程当中，每天都会产生大量的电力数据。在这样的发展背景之下，我们进入了电力大数据时代，这对电力负荷的预算也提出了更高的要求与标准。电力负荷的预算准确性与时效性不仅与电力系统运行的稳定与可靠有着直接的关系，而且直接关系着社会的正常用电。因此有效保障电力负荷短期预测的准确性与时效性至关重要。基于此，本文在概述电力大数据的特点，以及分析电力大数据下的短期电力负荷预测必要性的基础上对电力大数据下的短期电力负荷预测进行了深入的研究，以供参阅

简介：摘要：本文以仪征市生态环境局监测站点作为研究对象，分析短期颗粒物来源。详细介绍空气质量、整体颗粒物信息、颗粒物来源。阐述污染成因，提出管控建议。为基于此，本篇文章对颗粒物来源解析进行研究，以供参考。

简介：摘要：2019年9月，《国务院关于加强和规范事中事后监管的指导意见》中明确提出建立“吹哨人”、内部举报人制度，各行各业相继掀起了争当“吹哨人”的热潮，旨在建立人人有责、人人尽责、人人享有的安全文化理念，不难看出安全管理正在经历从经验管理到科学管理和文化管理的过渡和转变。

简介：摘要：电力系统作为城市生命线工程的重要细成部分，对于维持城市生存功能发挥着重要作用。随着社会现代化进程的加快，经济建设和国民生活对电能的依赖性越来越强，对电力的需求量越来越大，对供电质量与供电可靠性的要求越来越高，因此，实现电力系统的智能化控制，保证电力系统能够安全稳定经济运行，不仅有利于维系城市正常的生存功能，还有利于优化资源配置，缓解能源压力，具有重要的理论意义和工程价值。鉴于此，本文主要分析电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化。

简介：摘要：光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等影响强烈，具有显著间歇性、随机性、波动性。光伏发电功率的不稳定将对并网电力系统的运行产生不利影响，将增加自动发电控制及电网调度难度，降低电能质量，破坏电力系统功角与小扰动稳定性。为提高电网消纳能力，需对光伏发电功率进行精确预测。

简介：摘要：

简介：摘要中央政府针对房地产市场的宏观调控政策的有效性与地方政府举债行为密切相关。地方政府债务规模上涨显著地促进房价水平增长，而房价水平的上涨反过来又会促进地方政府债务规模增长。一方面，伴随着房地产市场的繁荣，房价上升导致地价持续上涨，地方政府土地财政收入增加，更容易通过土地抵押举债，导致债务规模的升高；另一方面，伴随着住房需求的增加，地方政府通过改善基础设施满足居民的住房需求，进一步促进了房地产市场的繁荣，推高了房价。这为中央政府相关房价调控政策、债务政策的制定提供了一定的启示。

简介：

简介：摘要：我国自改革开放以来长期内，地方政府债务透明度较低，多数财政报表未公开，违规举债现象较为普遍，以致地方隐形债务激增且难以衡量计算和防范。受新冠疫情等因素影响，经济呈现下行趋势，地方债务风险也有所加剧。如何在发挥政府债券促投资助推经济发展作用的同时，有效防控系统性风险是当前亟需关注的问题。通过对地方债务现状进行描述及对其成因、地方债务存在的问题、防范化解地方债务风险三部分进行分析梳理，并结合十九届五中全会及十九届六中全会提出的相关政策支持，研究如何防范化解我国地方债务风险。

简介：摘要：房地产行业与我国经济的健康发展以及民生建设工作都存在十分紧密的联系。房地产企业是一种十分典型的资金密集型企业，融资对于房地产行业的稳步运转起着十分重要的影响。债务融资作为房地产企业最为主要的融资方法之一，它在房地产融资工作中有着很高的话语权。本文针对房地产企业的债务融资问题进行探讨。

简介：摘要：企业在日常经营中，通过债务性融资能够有效缓解企业的经济压力。但在新时期，国家开展了打好防范化解重大风险攻坚战的战略要求，企业有义务承担债务风险的职责，建立债务风险防控体系。债务风险管理不善，将会影响企业的信誉，甚至导致企业发展受阻。因此，本文以广东交通集团有限公司作为研究对象，对于企业的债务风险方法对策进行研究，提出企业债务风险控制对策。

简介：摘要：随着经济全球化进程的加速和市场化改革的深入推进，我国的企业普遍面临着日益复杂的经营环境和风险挑战。其中，隐性债务风险作为一种难以被察觉和量化的风险，对企业的发展和经济的稳定性具有潜在威胁。审计作为一种有效的风险控制工具，在预防和应对隐性债务风险方面发挥着非线性影响。

简介：摘要本文提出了一种基于Hadoop优化的支持向量机求解大数据背景下电力短期负荷预测问题的新方法。该方法首先采用量子行为优化粒子群的模糊C聚类模型将历史负荷进行聚类分析，然后将聚类后的负荷数据和其对应影响因素数据进行Hadoop云平台的数据存储和匹配，进而提高预测模型输入量的精确度和响应速度，最后进行建模仿真预测。针对某地区的海量负荷数据进行建模仿真，并在预测精度和预测时间两方面与未经过数据预处理的支持向量机预测模型进行比较，仿真结果表明基于Hadoop优化的支持向量机预测模型在面对大量数据时，该方法能够在保证预测精度的基础上大大缩短了预测时间。

简介：摘要：在为矿山选矿厂提供稳定的入选矿量和入选品位的过程中，采矿生产计划发挥了重要的作用；在满足入选矿量的前提下，稳定的入选品位是衡量采矿生产计划是否合理的关键评价指标之一。以某露天金矿为例，应用MineSight软件通过制定年度生产计划、在三维软件环境中优化台阶和坑内道路设计、更新矿山生产现状图、构建并定期更新台阶采矿模型、统计台阶保有的矿岩量、安排作业面采剥顺序等流程，进行编制露天短期生产计划的探索，以期获得稳定的入选品位。经实践，该露天矿编制的短期采矿计划品位与选矿厂入选品位的绝对误差基本控制在±0.1g/t以内，实现了短期内入选品位的稳定，为矿山实现稳定的现金流入创造了可靠的基础。

简介：摘要本文主要对PPP项目管理模式概述进行了概述，并提出了一些以PPP项目管理化解地方政府债务风险的有效措施。