简介：摘要:电气设备在现代工业中扮演着重要角色，因此对其状态监测与预测维护技术的研究具有重要意义。本文就电气设备状态监测与预测维护技术进行了综述。首先，介绍了状态监测的意义，包括降低停机时间、提高安全性等。接着，探讨了常用的监测方法，如振动分析、红外热像技术等。此外，论文还介绍了预测维护技术，包括基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。最后，总结了当前技术的发展趋势，强调了人工智能和大数据在电气设备维护领域的潜在应用。综合而言，电气设备状态监测与预测维护技术为保障工业运行安全和效率提供了重要手段。

简介：摘要: 本论文探讨了电气设备状态监测与预测维护策略的研究。随着工业技术的发展，电气设备在生产过程中起着关键作用。为了确保生产的可靠性和安全性，电气设备的状态监测与维护变得至关重要。本文首先回顾了电气设备状态监测技术的发展，然后介绍了基于数据驱动和机器学习的预测维护方法。接着，讨论了该策略在实际工业环境中的应用，包括降低停机时间、提高设备利用率和降低维护成本等方面的优势。最后，通过案例研究验证了该策略的有效性和实用性。通过本研究，可以为电气设备的运维提供可行的监测和预测维护方案。

简介：摘要：本论文探讨了电气设备状态监测与预测维护领域中基于数据驱动方法的应用。通过收集电气设备运行过程中的各类数据，如电流、电压、温度等，结合机器学习和数据分析技术，实现了对电气设备状态的实时监测与分析。论文还介绍了基于历史数据的预测维护方法，通过建立预测模型预测电气设备的潜在故障，从而提前进行维护和修复，降低停机时间和维护成本。研究结果表明，数据驱动方法在电气设备状态监测与预测维护中具有重要应用价值，能够提高设备的稳定性和运行效率。

简介：摘要:在脱硫设备的运行过程中，及时进行检修与维护对于设备的正常运行和效率的提高至关重要。本论文通过对脱硫设备检修维护数据的分析，探索故障诊断与预测的方法，以提高设备的可靠性和运行效果。通过本研究，可以提高脱硫设备的利用率和安全性，降低运营成本，为环境保护和能源利用做出贡献。

简介：摘要：时间序列预测是对已有的时间序列数据进行分析，挖掘时间序列数据中蕴藏的信息，并对未来进行预测。时间序列预测具有极其重要的理论意义与现实意义，学者们为此做了大量的研究工作并取得了很好的成果。本文主要对时间序列预测的相关方法进行整理归纳，对时间序列预测相关研究进行述评。

简介：摘要：电网母线负荷预测对于电力市场出清、精细化制定发电计划、电网安全经济运行等工作至关重要。本文通过对电网母线负荷预测的数据处理流程、影响因素和提升措施进行综述和探究，旨在提高电网母线负荷预测的准确性。

简介：摘要：高校财务管理的总体思路目标体现在准确预测高校财务风险，依靠科学性的财务数据汇总与归类整理技术手段方法来提供财务决策支撑，维护与保障高校系统中的财务资源安全。因此从根本上来讲，财务监督机制具有准确控制高校系统财务风险的重要实践保障意义，充分展现了防范与控制高校财务风险的必要性。本文中笔者围绕高校财务预测管理体系构建办法展开研究。

简介：摘要：投标报价制度可以促进石油企业的发展，但同时其中也存在风险和挑战，为了保障石油企业项目的发展效果，需要完善招投标工作，也就需要针对投标报价中的风险进行合理预测，并提出适宜的应对措施，以供参考。

简介：摘要：随着能源需求的快速增长，电力用户需求预测与市场细分成为关注焦点。本研究旨在提供有效的需求预测方法和市场细分策略。介绍数据收集和处理技术，包括用电量和天气数据的获取。讨论时间序列分析、统计模型和机器学习算法在需求预测中的应用。探讨市场调研和分析手段以及用户分类方法。分析电力用户需求对能源规划的影响，特别是可再生能源和传统能源发展方向。

简介：摘要：根据《环境影响评价技术导则地下水环境》（HJ610-2016）的要求，以某一具体项目为例，使用GMS模型对该项目的地下水流场进行了模拟。根据案例预测，在污水站的主要构筑物发生污水渗漏或溢流事故后，污染物的下渗会对地下水环境造成一定的影响，并有可能出现超标的情况。此外，在10000天时，还会出现一个浓度超标的区域。

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简介：摘要：水泥价格预测在其相关生产及贸易领域具有重要意义。通过对山东省P.O 42.5散装水泥月均价的历史数据进行收集处理，来建立ARIMA模型，实现对价格未来走势的预测。结果表明，ARIMA(2,0,0)能较好的拟合水泥价格的走势，并能很好的预测向后两期的价格数据，为研究水泥市场价格变动提供了重要方法。

简介：摘要：本文收集自2005年1月至2016年4月我国国家财政预算收入数据进行深入分析，采用2005/01至2015/12作为分析的数据样本，进行异常值剔除以及缺失值填补后，分别通过确定性分析以及对残差序列的二次信息提取最终建立了残差自回归模型，最后根据模型对2016年1-4月的国内财政预收入数据进行预测。计算预测的相对误差，发现预测的准确性较高，进一步验证模型较为合理。

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简介：【摘要】 USP电池是一种能够在断电情况下对负荷进行连续供电的储能器件，保证了

简介：摘要：在碳达峰碳综合背景下，绿色低碳发展形势是基本的主流趋势。对于建筑能耗的预测是特别重要的，能够对未来相应时间段内的能耗、用电、使用情况提供一定的依据，采取合理的方式制定完善的节能以及低碳方案。在本篇文章中主要分析了高校内用电能耗特征，利用BP神经网络算法构建能耗预测模型，通过输入参数获取预测值。经过实验探究表明，预测值和具体值结果误差非常小，能够应用到分析公共建筑能耗用电方面，对公共建筑和高效中节约能耗以及提升能效有的极高的意义。在本篇文章中全面探究了基于双碳背景下的建筑用电预测情况。

简介：摘要：随着我国电力企业的迅速发展，电力企业对电网管理也越来越重视，但是，电网管理中的各种危险点也越来越多，应根据变电运维误操作事故提出相对应的预控措施，保证相关措施的规范性和有效性，严防变电运维误操作事故持续恶化，这对于保障变电运维操作的合理性和电网安全管控力度有重要作用，确保变电运维在电网安全运行中的作用得以彰显。基于此，本文主要分析了输变电工程风险分析与预测方法。

简介：摘要：随着全球对清洁能源的需求增加，新能源发电的规模和重要性不断扩大。准确预测新能源发电的功率输出对于电网运营和能源管理至关重要。本论文旨在分析新能源功率预测的特性，并提出一些措施来提高预测的精度。

简介：摘要:本论文旨在探讨智能电网中的电力负荷预测算法，并研究其在实际应用中的效果。电力负荷预测在电能管理和资源规划中起着至关重要的作用。我们综合考察了多种电力负荷预测方法，包括基于统计学、机器学习和深度学习的技术。研究结果表明，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在电力负荷预测中表现出色，能够更准确地捕捉负荷的时空特性。此外，我们还讨论了数据预处理、特征工程和模型优化等关键问题，以提高预测性能。最后，我们强调了电力负荷预测对于智能电网的可靠性和可持续性的重要性，并提出了未来研究方向的建议。