简介：

简介：企业网络大学是能够提升企业竞争优势的知识服务机构。知识经济时代企业大学面临的重要课题是如何实现知识的传递、共享、进化和增值，从而更好地整合和利用企业的各类资源。此文基于网络学习生态系统理论，分析了网络学习生态系统的构成要素，研究并构建了企业网络学习生态系统。

简介：2002年底,国务院正式宣布成立国家电力监管委员会,批准重组国家电力公司,成立11个电网、发电和电力、水电设计、施工企业集团,实行计划单列.这标志着我国电力工业开始进入打破垄断、引入竞争、实行市场经济体制的崭新的历史阶段.我们应以十六大精神为指导,结合我国电力工业实际,加深对电力体制改革的认识.

简介：1月18日下行，北京电力公司党委召开中心组学习扩大会议，专题学习国家电网公司一届二次职代会暨2007年工作会议精神。国家电网公司刘振亚总经理所作的题为《努力超越追求卓越为加快建设“一强三优”现代公司而奋斗》的工作报告，深刻分析了公司发展面临的新形势和新任务，从思想观念、发展方式、发展能力、体制机制、内质外形建设等方面出发，提出了“六个坚持”的重要论断，对北京电力公司的工作具有重要的指导意义。报告贯穿了和谐的发展理念，充分体现出构建社会主义和谐社会的内在要求；

简介：摘要：针对传统情景性，交互性不强的问题，提出列车调试学习系统。论文以Unity3D为开发平台，Creo、3Dsmax为辅助工具，结合公司结构化文件，搭建列车调试工作三维场景。系统搭建过程中实现了碰撞测试、曲线路径、粒子系统、射线检测、timeline、基于UGUI的UI制作等技术，采用C#语言实现各模块间的交互，创建了一个集专业性、沉浸感、趣味性于一体的列车调试学习系统。实践结果表明，该学习系统极大的提高了学习人员的积极主动性。

简介：摘要：水力发电不仅实现了能源再生，在清洁环保方面也有着积极意义，作为可持续发展战略中的重要角色，水电行业有着十分广阔的发展空间。不过任何行业的建设都离不开人才的托举，尤其当前我国水电资源正处于重重考验的关键时期，深层次复合型人才的应用才能迅速推动水电行业的发展。学习－健康型人才是复合型人才的关键所在，本文将对当前水电站人才建设的问题进行深入分析，并针对性地提出相关解决对策，以促进水电站复合型人才建设。

简介：摘 要：电力设备故障的发生给电力生产与供应带来了严重的威胁。为了提高电力设备故障识别的准确性和效率，本研究利用深度学习算法建立深度学习网络，对电力设备图像与文本数据进行处理，结合电力设备运行状态及以往检修数据，实现电力设备故障的智能识别。研究结果表明，深度学习算法在电力设备故障识别中具有很高的准确性和效率，可以为电力设备的运行和检测提供便利，促进电力设备故障识别与检测智能化的发展。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要:本文旨在研究基于深度学习的电力系统负荷预测算法，以提高电力系统的负荷预测准确性和效率。通过分析当前电力系统负荷预测方法存在的问题，引入深度学习算法作为新的解决方案。具体实施过程中，首先介绍深度学习的基本原理和常用模型，然后构建了基于深度学习的电力系统负荷预测模型，并提出了相应的优化方法。最后，通过实际数据验证了该算法的可行性和有效性。该研究对于提高电力系统的负荷预测精度和优化运行具有重要意义。

简介：摘要：为了提高光伏发电设备的可靠性和效率，本文从机器学习算法应用的角度切入，探讨了光伏系统常见故障类型及其诊断方法。文章详细阐述了监督学习、无监督学习和深度学习算法在故障诊断中的应用，并提出了数据采集、预处理、模型训练和评估的系统性策略。通过引入多模态学习、不确定性量化和可解释性分析等创新方法，旨在构建一个智能、高效的光伏故障诊断系统，为实现预测性维护和智能运维提供理论基础和技术支撑。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的电力系统故障预测与诊断方法。首先，介绍了电力系统故障预测与诊断的背景和意义。接着，详细阐述了深度学习的基本原理。然后，提出了一种基于深度学习的电力系统故障预测与诊断模型，并对其进行了详细的描述和分析。最后，通过实验验证了所提模型的有效性和优越性。结果表明，该模型能够准确地预测和诊断电力系统中的故障，具有很高的实用价值。

简介：摘要：本文聚焦深度学习在电气自动化故障诊断中的革新应用。先概述深度学习技术，指出其在电气自动化故障诊断中能提升准确率与效率，凸显该诊断的重要性。接着阐述故障检测里数据采集、预处理方法及应用案例，展现其实际成效与模型优化情况。随后介绍模型优化策略及故障类型识别与分类方法，彰显深度学习在此的强大能力。最后总结深度学习对该领域的影响，如提高准确性等，并展望未来，期待借技术进步实现更智能、自动化的诊断系统，推动工业自动化变革。

简介：摘要： 机电设备在各个行业中扮演着重要的角色，然而，设备故障给生产和运营带来了很大的困扰。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习算法的机电设备故障预测与保养策略优化方法。通过收集和分析设备的历史数据，利用机器学习算法构建故障预测模型，并结合保养策略优化技术，实现对机电设备的智能化自动化精密化诊断与保养。实验结果表明，该方法可以有效地提高设备故障预测的准确性，降低故障带来的损失，并优化保养策略，提高设备的可靠性和可用性。

简介：摘要随着信息通讯技术的创新发展，人类社会逐渐进入大数据时代，人们能够感受到来自多方位的、规模更大的信息和数据，并且通过对这些数据的分析和处理，对于其中存在的内部信息和核心价值进行挖掘。身为人类世界的重要资源，大数据逐渐成为了促进社会创新、产品升级以及经济发展的重要动力。现代社会很多领域都对计算机大数据有很强烈的需求。教育领域便是明显的代表，通过对大数据应用和教育领域的深度融合的研究，发现这是我国教育发展的现实情况和未来的发展趋势，这篇论文研究的主要内容是，在大数据基础上以及教育领域应用的理论研究和实践剖析。提出我国发展大数据教学的建议。

简介：摘要“两学一做”学习教育在各层级党的组织有序安排，有力推进下，已经取得了实实在在的效果。习总书记要求的把全面从严治党的精神落实到每个党支部，突出问题导向确保取得实际成效这一目标基本实现。那接下来的工作重点就应该是在抓“常”和抓“长”上下功夫，从而不断深化“两学一做”学习教育，也由此进一步推动党的思想政治建设常态化。

简介：摘要二次设备巡检是电力系统的一项重要工作。随着技术发展，智能化巡检流程已成为发展趋势。针对巡检中设备开关状态的识别，传统的图像识别技术已不能有效解决由于二次设备复杂多样性等特征引起的问题。本文提出了基于深度学习的设备开关识别方法，借助AR技术在图像辨识、影像叠加、信息交互，智能纠错判断等方面的优势，运维人员在AR终端辅助设备的引导下，自动完成二次设备的巡检，实现全面化、智能化、规范化，提高了电力系统二次设备巡检工作效率。

简介：准确的电力负荷预测可以保证电力供应的稳定,降低用电成本,提高供电质量。在进行短期电力负荷预测时,考虑到时序数据的时间相关性,应用张量流深度学习框架构建了LSTM神经网络模型,对电力负荷时序数据进行回归预测。使用某省电力公司电力负荷数据进行模拟仿真,结果表明基于长短期记忆人工神经网络（Long-ShortTermMemory,LSTM）的深度学习模型在短期电力负荷预测中可以有效地预测负荷变化。

简介：摘要基于深度学习的变电站设备部件的识别，是利用深度学习的高层语义特征提取模型，构建从图像底层视觉特征到高级语义特征逐层迭代、逐层抽象的深度网络映射模型，旨在减小语义鸿沟，得到图像语义特征，然后利用全局特征预测每个位置可能的设备目标，不断进行迭代回归调整，再通过一系列的识别分析后得到最终的识别结果。该研究可以大大提高变电站设备部件识别率，从而更加针对性的进行变电站的故障检测。

简介：摘要针对当前《机械基础》课程的教学现状，为创新教学模式，培养符合时代潮流发展所需要的人才，深入探索“技校生《机械基础》学习的有效性”是时代的也是技校生的迫切要求，更是该课程实施的目的所在。《机械基础》作为一门基础理论课程，具有很强的理论性和实践性。因此，本文将就技校生如何更有效地学习《机械基础》进行粗浅探索与分析，并希望探讨出一些比较好的学习策略。