简介:日前,南宁供电局变电运行管理所琅东220千伏变电站获全国学习型先进班组荣誉称号。琅东变电站是一支富有学习力的团队,是南宁供电局深入开展“创建学习型组织,争做知识型职工”活动的一个缩影、“每日学一招”是该站创建学习型班组实践活动中独具特色行之有效的办法。即当班的值班员每天确定一个学习知识点,交接班时向下一班人员传授,等到每月全站集中的时候再把学习中遇到的问题进行全站的交流和探讨,这已成为变电站雷打不动的惯例。“每天学一招”从根本上调动了每一位班组成员参与学习实践活动的积极性,推动了班组建设不断迈上新台阶。成为南宁供电局优秀班组,广西电网公司树立为220千伏标杆变电站。2006年8月28日,在国务院国资委召开的中央企业学习型红旗班组(科室)知识型先进职工表彰推进会上,琅东220千伏变电站被评为中央企业学习型红旗班组。
简介:摘要:电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度,本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先,收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次,构建了包含长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中,采用了交叉验证和超参数优化技术,以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明,相比传统预测方法,本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法,具有广泛的应用前景。
简介:摘要:考勤系统是很多现代化企业和事业单位用来提高员工积极性的重要方式之一,因此智能化考勤系统的发展在这种市场需求下获得了充分的动力。其中深度学习人脸识别技术是智能化考勤系统的核心技术之一,对于系统识别的准确性和安全性具有重要影响。本文就考勤系统中深度学习人脸识别技术的应用展开了探讨。