简介：摘要：输电线路故障预测是保障能源系统安全稳定运行的重要任务。本论文旨在基于深度学习方法研究输电线路故障预测，以提高故障检测准确性和时效性。针对题目的背景和目的，本研究采用了深度学习技术，并结合大量实际数据进行分析和实验，设计了一套有效的输电线路故障预测方法。实验结果表明，该方法在故障预测方面具有较高的准确性和可行性。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着科技的进步和社会的发展，电力系统在人们生活中的作用越来越重要。然而，电力系统的稳定性和可靠性对人们的生活、工业生产等方面都有着至关重要的影响。因此，对电力系统的预测和分析变得尤为重要。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，已经在许多领域取得了显著的成果。在电力系统预测中，深度学习也展现出了其独特的优势。本文主要探讨了深度学习在电力系统预测中的应用，并对相关技术进行了详细的分析和综述。

简介：摘要电力企业的发展已进入了一个重要时期，随着市场经济的飞速发展，员工的素质、技术水平和创新能力已适应不了电力事业发展的需要。当我们面临着日益的变化和竞争的时候，只有在不断变化的新环境中通过不断学习来丰富、充实自己，只有这样才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。而今是一个创新的时代，一个发展的时代，同时它更是一个努力学习、完善自我的时代。

简介：随着《低压配电设计规范》GB50054—2011新规范（以下简称新规范）的实施，大家迫切想了解新规范有哪些变化，对设计有哪些影响？为了探讨交流低压配电系统工程实践中存在的疑难问题，切实提高从业人员业务能力与技术水平，北京华夏凯希会议服务有限责任公司在津承办了”低压配电设计技术及建筑照明设计技术疑难问题解析研讨班”。现将会议中学到的有关知识向大家汇报一下。供大家学习规范、设计时参考。

简介：超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机（ELM）超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型（ARIMA）,进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。

简介：在培训教学的多媒体资源设计中，存在培训师缺乏对多媒体学习心理机制和相关认知理论的认识问题，多媒体教学设计应以多媒体学习认知理论为指导。此文介绍了多媒体学习认知理论和设计原则，通过案例说明相关原则在多媒体设计中的具体应用，以期提高培训师对多媒体学习认知水平，促进培训教学质量的提高。

简介：摘要随着我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，现代电力负荷数据以海量形式存在，传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果，设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据，通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理，产生电力负荷数据预测建模样本，然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本，通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模，每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测，最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究，测试结果表明，本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度，可以足电力负荷在线预测效果，而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。

简介：摘要本文对输电线路故障的影响因素进行分析，用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对数据特征展开研究，以及对机器学习相关算法模型、关键算法组件的应用及验证，为输电线路故障分析提供有力的技术支撑。

简介：摘要：智能配电网运维技术在电网工程的各个方面应用广泛，且随着科学和社会的不断进步，实现配电网故障的远程监测和准确定位。但在应用过程中，仍然存在改进创新空间。这需要相关工作人员加深对智能配电网运维技术的认识和了解，结合电力工作实践，不断创新优化技术性能、技术方式和技术应用条件，促进我国电气工程事业的高效和稳定发展。

简介：2003年颁布的GB／T20000．4—2003标准《标准化工作指南第4部分标准中涉及到安全的内容》，对燃气具行业的标准制定和修编有重要的指导作用，应当说这个标准发布得太晚了。

简介：摘要： 同步电机主要就是保持稳定转速的电机，其中绕组绕制方法是比较复杂的，对于人们很难对于感应电势产生的掌握，并且存在的各种反应和同步电抗都属于难以理解的内容，本文分析了存在的各种问题，对于各种问题提出了相应的解决措施进行应对。

简介：摘 要：党史学习教育开展以来，各级党组织围绕“学党史、悟思想、办实事、开新局”总要求，立足实际，发挥优势，团结引导广大党员、干部、职工学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行，坚定不移听党话、跟党走，并以内容丰富、特色鲜明的各项学习教育活动，切实推动党史学习教育活动见真章、出实效。

简介：摘要：党史学习是我党持续发展不断壮大的力量源泉，党史学习对国家发展、社会进步都有着积极影响。故而建立党史学习教育常态化长效化机制，应该成为各级党组织工作中的重点。本文结合贵州金元鸭溪运营党史学习教育常态化长效化机制建立过程，分析了该项工作重点、难点，希望形成的内容对党史学习教育工作有一定的借鉴作用。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要对于企业内的党组织，青年党员更是组织活力所在，是团队创新动力。青年党员是组织的未来，希望所在。党要求每个党员牢固树立和不断增强政治意识、大局意识、纪律意识,因此企业党支部在组织党员、团员开展政治学习时，如何提升党员，尤其是青年党员对政治学习的热情，增强学习效果，夯实政治理论基础，为党培养有政治素养的后备人才，具有重大意义。

简介：

简介：摘要随着生产现代化水平的提高，电力企业面对人才紧缺的局面，除了不断吸收新生力量，更重要的是通过员工培训来提高电力行业现有员工的整体素质。因此，加强电力企业员工培训项目的设计与实施势在必行。当前，混合式教学已成为企业培训教学改革的一个重要研究方向，如何有效开展混合式培训成为企业培训领域研究的重要课题。基于此，本文笔者就混合式学习在企业培训项目中的应用进行简要探讨。