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。

简介：

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：通过加强党史学习教育宣传工作，能够更好地深化党史学习教育成效，将党的历史转化为前进的精神动力，并充分汲取党的精神智慧，以此来有效激发党员干部的热情和动力，更好地促进当下的发展。在党的历史中一直没有间断过思想、组织、作风和制度建设，因此将党史学习教育与当前时代发展要求相结合，能够有效提升党的执政能力，增强党的先进性，体现出党史教育的具体性和时代性，使广大党员干部能够更好地履行好自身的职责，为构建和谐社会充分的发挥重要作用。

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：面对知识经济时代对高职人才的需求,高等职业学校要抓住机遇,迎接挑战,必须以科学态度加强学习与研究,不断改善和建立灵活、高效并有利于科研创新的管理机制,以适应时代发展的要求.

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。

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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。

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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。

简介：摘要：随着科技的进步和社会的发展，电力系统在人们生活中的作用越来越重要。然而，电力系统的稳定性和可靠性对人们的生活、工业生产等方面都有着至关重要的影响。因此，对电力系统的预测和分析变得尤为重要。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，已经在许多领域取得了显著的成果。在电力系统预测中，深度学习也展现出了其独特的优势。本文主要探讨了深度学习在电力系统预测中的应用，并对相关技术进行了详细的分析和综述。

简介：摘要：深度学习是机器学习和人工智能领域的一个重要方向。随着深度学习在电力系统中的广泛应用，极大地提高了电力系统的安全性、可靠性和运行能力，有效地减少了人力、物力等成本投入，对电力系统的发展起到了一定的促进作用。首先介绍三种常见的深度学习模型结构，然后简述深度学习在电力系统中的运用案例。

简介：摘要在供电行业中，用电检查是用电营业管理中的一个重要环节。用电检查效率对电力企业的市场竞争力有着重要影响。在市场经济蓬勃发展的时代背景下，社会各行各业都将“效率”作为生存与发展的原动力，电力企业同样如此，尤其是提高用电检查的效率，越来越受到重视。本文对市场经济环境中如何提高用电检查的效率进行分析。

简介：摘要所谓电能替代，主要是指利用电力能源代替煤、油、气等常规终端能源，通过大规模集中转化来提高燃料使用效率、减少污染物排放，进而达到改良终端能源结构，促进环保的效果。电能替代需求侧服务，提升客户满意度。