简介：摘要：超高压电力设备的绝缘老化问题对电网安全稳定运行构成挑战。深入探讨了绝缘老化的机理，分析了环境因素和材料特性对老化过程的影响，并构建了基于数据驱动的寿命预测模型。该模型通过机器学习和统计分析方法，结合设备运行数据，预测设备的剩余使用寿命。模型的验证表明其在实际应用中的准确性和可靠性。本文还探讨了模型在电网维护策略优化中的应用，提出了基于模型预测结果的维护决策方法，以提高维护效率和降低成本。未来，随着新技术的发展，模型的预测能力和维护策略的优化将进一步提升，为电力系统的智能化管理提供支持。

简介：摘要：电力设备重过载预测是确保电力系统安全稳定运行的关键技术之一。本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的电力设备重过载预测方法，通过深入分析历史负荷数据和气象数据，实现了对电力设备未来负荷状态的准确预测。实验结果表明，该方法具有较高的可行性，为人工智能技术在电力系统运行调度中的应用提供了新的视角和工具。

简介：针对油田开发过程中大气污染源点多面广的特点，选用适当的大气环境预测方法已成为问题关键，使用网格处理，分别计算点源(高斯模式)和面源(H—G模式)的污染贡献量，得到预测鲒果，并佐以百色油田的应用实例，得出：多源扩散模式(H—G模式)可以反映油田开发多源污染的叠加效果；H—G模式计算简便，要求参数少且容易获得，与复杂模式的计算结果相一致，能满足油田开发项目大气环境影响评价的要求。

简介：通过分析郑州市2013-2016年空气质量指数月统计数据,可以看出空气质量指数（AQI）、PM2.5、SO2等指标均关于时间呈非线性趋势.应用三次指数平滑模型对郑州市2017年每月的AQI、PM2.5、SO2等指标进行预测.结果表明,郑州市2017年雾霾天气与实际季节变化相符,且呈“U”型分布.

简介：摘要：随着现代工业技术的迅猛发展，机电系统作为工业生产的核心组成部分，其稳定性和可靠性对于企业的生产效率和经济效益至关重要。然而，机电系统复杂多变，易受到各种因素的影响，从而导致系统故障的发生。因此，机电系统故障诊断与预测维护技术的研究显得尤为重要。本文首先综述了机电系统故障诊断与预测维护技术的理论基础，然后详细探讨了当前该领域的主要研究方法和技术，包括基于模型的方法、基于数据驱动的方法和混合方法。

简介：摘要：随着工业化的快速发展，机电设备在生产中扮演着至关重要的角色。然而，机电设备在长期运行过程中，由于各种因素的影响，难免会出现故障。因此，对机电设备进行故障诊断与预测维护技术研究具有重要的实际意义。本文以介绍机电设备故障诊断的重要性为基础，然后详细阐述了机电设备故障诊断的主要方法，包括近似推理算法、远程信号传输技术等，并探讨了预测维护技术在机电设备管理中的应用。随后，文章还提出了机电设备故障诊断与预测维护技术的发展趋势。

简介：摘要：为了提高汽机的运行安全性和效率，研究者对汽机运行过程中的振动特征及其与故障预测之间的关系进行了深入分析。采用振动数据采集与信号处理技术，识别出不同振动模式，进而探讨其对故障预测的影响。研究结果表明，准确的振动分析能够有效识别潜在故障，并为设备的健康管理提供科学依据。该研究为汽机故障预测提供了新的视角，推动了振动分析技术在工业应用中的发展，具有重要的理论和实践意义。

简介：摘要：为提高锅炉运行的安全性与效率，研究了基于大数据的锅炉运行状态监测与故障预测方法。采用实时数据采集与分析技术，监测锅炉关键指标如温度、压力和燃料效率等，结合统计分析、机器学习和深度学习等方法，构建了故障预测模型。研究结果表明，基于大数据的故障预测技术能够显著提高故障识别的准确性，提前预警潜在风险，减少停机时间和维护成本，提升锅炉运行效率，为智能化管理提供了有效的理论支持。

简介：摘要：在全球气候变化与能源危机的双重推动下，可再生能源的开发已经成为国际社会的共识。光伏发电是一种极具发展潜力的新能源，近年来在全球范围内得到了迅速发展。然而，由于光伏发电功率受日照、温湿度等气象条件的影响，加之光伏组件老化、阴影遮挡等局部因素，其输出功率呈现出明显的间歇性与不确定性，对电网的稳定供能与调度提出了新的挑战。在此背景下，本文概述了大数据在光伏发电系统中的应用基础，探究了基于大数据的光伏发电系统输出功率预测方法，分析了具体应用案例，并展望了未来发展趋势，仅供参考。

简介：摘要

简介： 摘要：本研究主要基于超阈值分布的理论，探讨了直流充电桩计量准确性的预测方法。通过对直流充电桩计量准确性进行研究，可以提高充电桩的使用效率和准确性，为电动车行业的发展提供支持。

简介：摘要：安徽晋煤中能化工生产中仪表的在线监测和预测性维护至关重要，可以帮助企业提高生产效率，减少故障频率，降低维护成本，保证生产安全。基于物联网技术的化工自动化仪表在线监测与预测性维护系统，已经逐渐成为化工企业的必备工具。物联网技术使得化工企业的仪表可以实现远程监测和控制，管理人员可以随时随地通过互联网对仪表进行监测和故障诊断。通过实时监测仪表的运行数据，可以提前发现仪表的异常情况，及时进行维护，避免因故障导致的生产事故。

简介：基于近些年德州市平原县粮食和耕地变化情况，采用土地资源承载指数（LCCI）模型分析了其城镇人口承载力现状，运用逻辑斯蒂模型和三次指数平滑预测模型预测2016—2020年平原县粮食产量、耕地面积和土地资源城镇人口承载力。研究表明：平原县土地资源城镇人口承载力处于富富有余状态，土地资源城镇承载指数（LCCI）长期处在0.08以下，粮食自给率较高，具有较大的发展空间。预测到2020年土地承载力指数达到0.13，富富有余状态略有减弱。

简介：摘要：在电网规划工作中，只要相关部门认真做好电力负荷预测这一环节的工作，就能为今后电网规划工作的顺利进行奠定基础。通过准确、高效的预报，可使工作人员做出科学的方案，从而保证目标装置的使用效果、电网运行品质等。因此，相关部门须改变思路，对电力系统负荷预测进行重新认识。在新形势下，电力企业应充分发挥大数据技术的优势，不断改进电力系统负荷预测与优化调度的方法。本文主要分析电力系统中基于大数据的负荷预测与调度优化算法研究。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已逐渐渗透至各行各业，机械电子设备领域尤为显著。通过深入探讨人工智能技术在机械电子设备故障诊断与预测中的应用，综述现有研究成果，分析AI算法在提升诊断精度、缩短故障响应时间、实现预防性维护等方面的优势。研究概述了机械电子设备故障诊断与预测的重要性及传统方法的局限性，阐述了多种AI技术（如深度学习、机器学习、专家系统等）在特征提取、模式识别、预测模型构建等方面的具体应用，还讨论了AI技术在该领域面临的挑战与未来发展趋势，为机械电子设备故障诊断与预测智能化提供了理论依据与实践指导。

简介：摘要：探讨了电力系统自动化中设备故障诊断与预测技术的优化策略，重点围绕数据管理与预处理、算法创新与优化以及综合诊断与预测平台的构建三个方面展开。强调了数据质量与完整性的重要性，提出了建立完善的数据质量管理体系和有效的数据清洗、补全及标准化处理策略。分析了算法复杂性与实时性之间的矛盾，并探讨了通过算法创新与优化来提升故障诊断与预测准确性的方法。提出了构建综合诊断与预测平台的必要性，以实现多源信息的融合与分析，提高运维效率和电力系统的整体稳定性。

简介：摘要：探讨了如何通过引入深度学习和人工智能技术、实施综合化的系统优化以及提升数据质量管理，来优化电力系统的运行效率和安全性，具体而言讨论了基于深度学习模型进行电力系统故障预测和利用大数据分析技术提升实时决策支持系统的效果。此外还介绍了建立智能化电力系统管理平台的重要性和方法。通过这些措施，电力系统可以实现更高的响应速度、决策效率和数据质量管理水平，为电力行业的智能化发展提供了有力支持。

简介：以水资源生态足迹和水资源承载力模型为基础,分析2010-2015年乐陵市水资源承载力,并对其进行预测。结果表明：（1）2010-2015年乐陵市总用水生态足迹呈逐年上升的趋势,农用水生态足迹比重最高,城镇生活用水的增加对生态用水挤压作用较强;（2）乐陵市水资源承载力呈波动中上升的态势,水资源承载力处于赤字状态;（3）水资源承载负载指数表明乐陵市水资源开发利用程度很高,潜力不大;（4）预测值逐年递增,但潜力较小,需借助外流域调水。通过对乐陵市水资源承载力状况进行评估与预测,旨在实现乐陵水资源可持续利用。

简介：结合大量的实际调查资料，筛选出影响水土流失的因子，建立了预测水土流失的灰色状态模型；并以此分析了气田开发对水土流失的影响，最后作出了影响预测，并提出了相应的措施与对策。