简介:摘要:基于深度学习的自然语言处理技术是当前自然语言处理领域的热门研究方向。本文旨在探讨基于深度学习的自然语言处理技术的研究进展和应用情况,并分析其在提升语言理解、文本生成和机器翻译等任务中的重要性。首先通过文献综述和调研,对基于深度学习的自然语言处理技术的发展历程和现状进行了概述。然后,重点讨论了关键技术,包括神经网络模型、词嵌入和语义表示、序列建模和注意力机制等,并分析了它们在自然语言处理中的应用和优化策略。同时,对比分析了传统自然语言处理技术与基于深度学习的技术的差异和优势。最后,针对当前的研究热点和挑战,提出了未来的研究方向和发展趋势。通过本文的研究,可以更全面地了解基于深度学习的自然语言处理技术的重要性和应用前景,为进一步的研究和应用提供指导。
简介:摘要:存量火电机组深度调峰是现阶段提升电网可再生能源消纳能力的最经济措施。为实现机组30%负荷常态化可靠运行,借鉴成熟工程经验,从解决机组低负荷运行存在的设备问题、提高机组低负荷运行经济性、提高机组低负荷自动控制水平等3个方面入手开展系统的研究和实践,取得较理想效果,大幅提升了现场设备的运行水平。这一系列技术措施的应用可为同类型机组开展深度调峰工作提供可行的解决思路。
简介:摘要:本论文以深度学习技术为基础,针对电力负荷预测与优化展开研究。首先分析了当前电力负荷预测与优化的现状和存在的问题,接着提出了基于深度学习的解决方案。通过对深度学习模型的构建和训练,结合电力系统的实际需求,实现对电力负荷的精准预测和优化调度。最后,对研究结果进行了分析和总结,并展望了未来的发展方向。
简介:摘要:根据本厂实际深度挖掘机组节省厂用电的潜能,以“锱铢必较,度点必省”为目标,脚踏实地精心调整,从多个方面进行调整、优化,综合降低厂用电率。随着全国电力市场需求日益增大,环境问题日益突出,新能源发电企业全面兴起,为此火力发电厂占全网份额正逐年降低,同时受煤炭价格持续走高、环保任务持续加重等问题影响,火电厂的生产、经营局面正面临巨大挑战。国家电网为充分利用新能源电力出台多项改革措施,受此影响火力发电厂负荷率逐年下降,调峰深度一度突破历史极值,火力发电厂的安全、经济两项重要指标正接受严峻考验。在此不利形势下,如何增强火力发电厂的竞争力,提高盈利能力成为各家火电企业所共同关注的核心问题。为摆脱煤炭市场带来的巨大影响,配煤掺烧持续深入开展,取得了较好成效,但辅机电耗、设备磨损也大幅提高,节能降耗工作被推上了历史最高峰。节能降耗、低碳发展一直以来都是各家企业的重点工作,对提升企业的市场竞争力也有着不容忽视的重要地位,对社会影响同样深远。降低厂用电率则是节能降耗的重点工作之一,它是衡量火力发电厂经济性的重要经济技术指标,其中综合厂用电率更是衡量同类型机组生产运营管理水平的重要依据,各企业也将降低综合厂用电率作为强化生产管理、提高企业效益的一项重要任务和目标。电网方面原因使机组长期处于低效区运行,煤炭市场的变化使锅炉燃煤严重偏离设计煤种,环保改造增加了新的设备系统,改变了原有的烟风系统的助力使烟风系统运行偏离设计值,因此如何降低综合厂用电率应根据本企业机组实际情况而定,切不能一锅烩,一刀切,应通过科学技改、运行优化调整、完善设备检修管理制度等方式综合治理,深度瓦解设备潜能,降低综合厂用电率,提升企业盈利能力。
简介:摘要 随着科技不断进步,人们对各类资源的利用变得日益频繁,需求在不断增加。在可再生能源的开发与利用过程中,国家对风电和水电的发展重视程度在的不断增加,这也造成电网的负载结构出现了明显的变化,电网在运行过程中所面临的负载差异明显增大。因此,大型火力发电机组需要频繁进行深度调峰,而这一调峰过程所承受的压力在不断增加。火电企业为了能够在激烈竞争的发电市场中占据更大的份额,需要满足电网的深度调峰需求,从而可以对机组的调峰能力进行提升,满足电网的安全调度以及正常运行的要求。基于此,本文深入分析了1000MW超超临界二次再热机组深度调峰技术。
简介:摘要:本文深入探讨了基于深度学习技术的火力发电厂安全预警系统的研究与设计。系统涵盖了数据采集与预处理、基于深度学习的特征提取、安全预警模型构建与训练以及安全预警结果输出与展示等关键方面。通过深度学习技术,我们能够更准确地识别和预测火力发电厂的安全问题,从而提高电力供应的可靠性和安全性。本文的关键词包括火力发电厂安全、深度学习技术、数据处理、特征提取、模型构建和安全预警。
简介:摘要:针对云南省农业水价综合改革情况,结合云南省大中型灌区特性,探析灌区农业水价综合改革内容深度,使大中型灌区节约用水,促进水利工程良性运行,保障水利工程高质量发展。