简介：摘要：在电力计量中，电力故障预测是一项重要的任务，能够帮助电力公司及时发现潜在的故障，从而避免电力损失和设备损坏。因此，将探讨电力计量数据驱动下电力故障预测技术的研究。

简介：摘要：准确预测室外机轴流风机噪声可以减少物理样机制作和测试资源。现有通用噪声预测公式在空调室外机上误差较大，为此通过轴流风机实测数据对现有公式进行修正，建立不同直径和转速下风机噪声粗略估算公式，根据空调室外机轴流风机系统特点，建立基于湍动能分析的噪声仿真建模，对不同方案噪声优劣进行精准预测。

简介：摘要：铁路供电设备的故障诊断与预测技术是保障铁路运输安全和可靠性的重要环节。本论文通过研究铁路供电设备故障诊断与预测技术，提出了一种新的方法来改善铁路供电设备的运行可靠性和安全性。在故障诊断方面，采用了基于数据分析的方法，通过对供电设备的数据进行分析来诊断故障。在故障预测方面，介绍了常用的故障预测模型和算法，并分析了其适用性和准确度。本论文还开发了一套供电设备故障预测系统，为铁路供电设备的维护提供了有力支持。通过应用这些新的故障诊断与预测技术，研究结果表明能够有效提高铁路供电设备的运行可靠性和安全性。

简介：摘要：本文针对高压电力维护中的设备维修与维护策略进行了详细研究。通过对相关文献的综述和实地调研，分析了目前高压电力维护中存在的问题，并提出了一种优化的设备维修与维护策略。首先，对高压电力设备的维修与维护进行了介绍，包括维修与维护的概念、意义以及目标。然后，详细阐述了高压电力维护中的设备维修与维护策略的研究现状，包括常见的维修方法、维护策略以及相关的经济考虑因素。最后，提出了一种优化的维修与维护策略，包括设备故障预测与检测、维修计划制定等。

简介：摘要：随着电力工程的快速发展与电力需求的增加，电力负荷预测和调度优化成为了重要的研究领域。本文旨在探讨电力负荷预测与调度优化在电力工程中的应用，通过分析历史数据和建立模型，提出了一种可靠且高效的负荷预测方法。同时，本文还研究了电力系统中的负荷调度问题，以实现电网供需平衡和能源资源的合理利用。通过优化算法和策略，提出了一种有效的负荷调度方案，以减少能源浪费和优化电力系统的运行效率。实验结果表明，该研究在提高电力系统供电能力和节约能源方面具有显著的潜力。综上所述，电力负荷预测与调度优化研究对于电力工程的可持续发展具有重要的意义。

简介：摘要：为了解决电力企业电费回收周期长、回收困难的问题，电力企业从技术方面深入研究了基于电力用户风险的电费回收预测方法，实现了电费回收抗风险能力的提升。但是电力企业并不具备对用户欠费风险进行预判的能力，不能够依据用户的欠费风险等级采取有效的风险应对措施。因此，为了实现企业的电费回收抗风险能力的提升，在此方面展开风险预测意义重大。为了保证电力企业具备足够的风险抵御能力、进一步降低企业经营风险，对电费回收风险进行科学、精准的预测尤为重要。

简介：摘要：风力发电虽然创造出了可观的经济效益，但其间隙性、随机性和波动性的特点给整个电力系统的安全与稳定运行带来了挑战，同时直接影响了风电厂在电力行业的竞争力。因此，加快风功率预测的研究、提高功率预测的精确度就显得尤为重要。

简介：摘要：本文旨在研究基于神经网络的电力系统故障预测方法。首先，我们将对神经网络的基本原理和在电力系统故障预测中的应用进行概述。然后，我们将详细介绍几种常用的神经网络模型，如多层感知器、递归神经网络和卷积神经网络，并阐述它们在电力系统故障预测中的应用。接下来，我们将提出一种基于深度学习的故障预测模型，该模型结合了多种神经网络的优势，能够更准确地预测电力系统的故障。最后，我们将通过实验验证该模型的有效性和可靠性。

简介：摘要：近几年，能源问题已经成为社会发展中极为重要的一部分，能源危机的出现使得资源获取的过程中，人们渐渐地从原本的不可再生能源逐步转化成为清洁能源、可再生能源，而风力发电则成为能源研究中的重点。由于风力发电具有非持续性以及随机性这一特点，这也使得风力发电在安全性以及稳定性、供电质量上有待提高。选择IBAS-BP神经网络方式则能够更好地对风力发电的效果进行有效地预测，能确保在开展在使用风力发电时，其使用质量能够得以提升。

简介：摘要：本论文旨在探讨电力配电系统中的负荷预测与优化运行策略，以应对不断增长的电力需求和提高系统的可靠性与效率。通过分析历史负荷数据和使用先进的负荷预测技术，我们可以准确预测未来电力需求的趋势，从而为系统运行提供重要参考。在优化运行策略方面，我们考察了基于负荷预测的调度方法、智能电网技术以及分布式能源的集成，以实现电力系统的高效运行。这项研究将有助于提高电力系统的稳定性，减少能源浪费，以及推动可持续能源的集成。

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：本研究基于数据分析技术，旨在构建一种建筑项目安全风险预测模型。我们的主要论点是通过有效的数据收集、处理和分析，可以提前识别潜在的建筑项目安全风险，从而采取相应的措施来减少事故的发生。本模型结合了历史安全数据、项目特征以及环境因素，利用机器学习算法进行训练和预测，为项目管理者提供了有力的决策支持工具。通过此研究，我们旨在提高建筑项目的安全性，减少事故损失，促进工程行业的可持续发展。

简介：摘要：随着城市化进程不断加快，城市基础设施也越来越完善，而路灯作为城市基础设施的一部分，不仅关系到城市的形象，还关系到城市的安全。所以在城市设施日常维护管理工作进行期间，定期对路灯进行维护和保养是至关重要的，以此确保路灯的正常运行。文章先分析路灯维护管理的意义，再着重针对路灯日常维护和管理中存在的问题进行分析，并针对这些问题提出有效的解决办法。

简介：摘要：送电线路是电力系统的重要组成部分，其运行维护对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要。因此，本文对送电线路的运行进行深入研究，并探讨了送电线路运行维护的必要性，总结了一些具体的维护措施，供大家参考。

简介：　摘要：在电力工程实践项目中，变电运行与维护工作是重要一环，占据着重要地位。新时期电力系统在社会进步中发挥着难以替代的重要作用，需要工作人员不断加强自身技能，提高综合管理能力。本文对变电运行维护技术进行分析，以供参考。

简介：摘要：

简介：摘要：在电力系统中，存在多种类型的配电设备，这些都是电力系统的重要组成部分。随着社会智能化发展进程的加快，电力设备普遍存在高耗能现象，居民对用电的要求也逐渐提高。在未来的配电线路运行维护中，应当满足不同用户的需求，提升线路安全性，解决用电安全隐患。因此，应当加强对配电线路运行维护的研究，充分发挥运行维护在电力系统中的重要作用，强化施工安全，从而保证各处配电线路都能够安全运行，避免电力故障，排除安全隐患，维持居民生活安定与社会长足稳定发展。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要:本文研究了高电压设备的在线绝缘监测与故障预测技术。高电压设备在电力系统中具有重要作用，但长期运行容易导致绝缘老化和故障，可能引发严重事故。因此，实时监测绝缘状态和提前预测故障变得至关重要。本研究介绍了各种在线绝缘监测技术，包括高频电流传感器、红外热成像、超声波检测等，以及使用机器学习和人工智能技术进行故障预测的方法。关键字：高电压设备、绝缘监测、故障预测、高频电流传感器、红外热成像、超声波检测、机器学习、人工智能。

简介：摘要：在中国社会，用电设备的普及程度越来越高，对城市配电系统的规划也提出了更高的要求。在实际工作中，对电力系统进行了预测，对其进行了详细的分析。随着市场化进程的加快，电力系统必须不断完善运行机制，提升自身性能，以更好地满足快速发展的需要，因此，对电力系统进行负荷预测是电网运行和总体规划中非常关键的一环。换句话说，相关工作人员要依据相应的科技手段，对电力负荷进行精确的预测，并依据预测的结果，对电力负荷的变化规律和因素进行更好地研究，提高配电系统规划的科学性。本文首先介绍了电力负荷预测，然后对当前电力负荷预测中的一些现实问题进行了分析，并对其进行了简要的阐述，为今后的研究工作提供了借鉴。