简介：摘要随着我国经济的发展，人民对电的需求也在不断的扩大，高低压开关柜在我国日常生活及生产工作中应用的越来越多，在生产工作过程中难免出现一些故障，当然高低压在安装时工艺的好坏直接影响到后期使用。本文通过分析高低压开关柜安装过程中可能出现的问题，提出对其问题的解决办法。

简介：摘要 : 在火力发电的过程中，燃煤占发电厂总成本的 60% ，占有 80% 的经济效益。随着我国经济效益的不断提升，采制化一体机的使用替代了原有的人工采制化工作，提升了采制化的工作效率，促进电厂经济效益、生态环境等各方面的发展，所以，合理的使用智能化一体机是目前电厂发展过程中需要解决的问题。

简介：

简介：发达国家必有先进的管理，美国企业管理模式已进入现代人力资源管理阶段。金融危机发生后，美国人力资源管理出现了一些新变化。表现在以下几个方面：人力资源的市场化配置更加灵活，管理更加专业，岗位更加规范明确；更加重视个人能力的绩效管理，员工将接受更多的训练；刚性薪酬体系中，激励方式呈现多样化趋势；以人为本的制度创新；对人力资源管理人员的要求越来越高。美国人力资源管理的新动向对我国的人力资源管理有所警示。

简介：摘要：作为核能动力系统的核心部件，蒸汽发生器的作用是把来自核动力系统的高温、高压水转化成水蒸汽，然后输送至汽轮机发电机组，为核动力系统反应堆堆芯提供冷却。在核电站正常运行过程中，能否保证核电站蒸汽发生器的正常运转，直接关系到核电站能否正常运转。所以，加强对核电站蒸汽发生器在使用过程中的品质保障与核安全监管，对于保障与提升核电站的安全运行与工作效率具有重要意义。基于此笔者通过本文对核电厂运行过程中蒸汽发生器的品质保障与核安全监管进行了分析，希望能够为我国核电事业带来有效参考。

简介：摘要：随着人工神经网络在计算机科学、自动控制和人工智能等领域都获得了广泛的应用，同时也为查出潜在用电用户窃电行为提供了一种新的方法。利用改进后小波神经网络在非线性映射领域的独特优势，基于窃电用户用电数据信息构建反窃电指标评价体系，再通过在反窃电实例应用的对比分析来验证方法的有效性和优越性。

简介：在进行新型胶凝材料开发的试验中,为减少试验数量使用正交试验法进行研究。但正交试验有其缺陷性存在,即在数据分析时无法进行更详细的试验配比分析。因此,在开展了新型胶凝材料开发的正交试验后,再采用BP神经网络进行样本强度的学习训练,用以建立试验配比与强度之间的模型。通过大批量的探索实验,证明了BP神经网络在节省物力和人力的同时,可以显著的提高试验的工作效率。

简介：摘要：文章 为进一步改善永磁交流同步电机（ PMSM）交流 伺服系统的控制性能，使控制系统能够实时跟踪控制对象参数的变化相应地调整控制器参数 ,以提高控制系统的快速性、鲁棒性和自适应能力，采用了神经网络控制策略，把神经网络和传统 PID 调节器结合起来形成单神经元自适应 PID 智能控制器， 在 MATLAB 仿真软件的运行环境下，建立了单神经元控制器的仿真模型和 永磁同步电机及其基于电机矢量控制的双闭环交流伺服系统的仿真模型，完成了单神经元控制器作为速度环控制的仿真实验。

简介：针对永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性，将滑模控制和神经网络控制相结合，用两个神经网络控制器分别实现滑模等效控制和滑模切换控制，构成神经网络自适应滑模控制。仿真结果表明，神经网络滑模控制和常规的滑模控制相比，具有更好的动态稳定性和跟踪性能，对外界干扰具有较强的鲁棒性。

简介：摘 要：风能储量巨大，是可再生能源的重要组成部分，发展潜力无限。本文根据风的特性，提出了基于提升小波和人工神经网络的短期风电功率预测模型并通过运用我国某风电场的实际数据进行仿真分析，结果表明，本文提出的方法在短期风电功率预测上确实有效可行。

简介：摘要：电池管理系统(BMS)可以延长电池寿命，但它取决于所采用方案的准确性。已经开发了不同的技术来通过监控电池的健康状态(SOH)来增强BMS。本文采用循环计数法对电池电压的检测进行了分析，并与人工神经网络这种启发式方法进行了比较。所提出的人工神经网络方法的优点是可以在不将电池与负载断开的情况下监测SOH。此外，人工神经网络的采样数据来自各种技术，包括开路电压(OCV)法、环境温度测量和谷点检测。采用前馈反向传播算法来达到实时监控实验室的目的。结果表明，前馈神经网络(FFNN)在用更多的采样数据训练时，可以获得对SOH的精确估计。

简介：摘要：电力工程是国计民生的重要保障，如何高效、准确地识别异常数据是实施工程的必要手段。文中基于对电力工程数据的分析，利用了分层电网工程数据检测系统，其具有分层体系结构。使用统计模型与神经网络分类器进行数据检测，并测试了5种不同类型的神经网络的性能，以及在分层数据检测系统上进行的异常数据的压力测试结果。基于此，本文对基于BP神经网络的电力工程异常数据识别技术进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：针对核电厂CPR1000机组蒸汽发生器水位调节阀经常出现波动的问题，本文针对波动原因进行分析，并提出诸多解决觉方案，部分方案已在机组的到验证。

简介：摘要：针对近期“新型冠状病毒”在全球大流行的现象，文章参考生命周期理论，基于微博平台，结合数据与文本信息，构建了突发传染病网络舆情热度评价指标体系，选择“新冠”事件，利用无监督学习模型概率潜在语义分析和深度学习模型BP神经网络，对舆情发展趋势进行分类及预测，验证模型的可行性。为突发传染病网络舆情管控提供参考。

简介：摘要：我国国民经济以及电力相关技术的发展，使得我国的电力事业得到了较快的发展，而在整体电力系统中关键的设施之一就是电力变压器，和电力系统之间的安全稳定运行有着十分紧密的联系，这也正是对其进行检测工作的重要原因。在微电子、计算机等先进技术不断发展的影响下，针对电力变压器进行在线实时监测已经有了极高的可行性。因为油浸性质的电力变压器在运行过程中气体溶解的类型不会出现对应的差异，传统故障诊断方式对于这些复杂多变且无标签的数据无法进行充分应用，因此一种基于深度学习神经网络的诊断方式应运而生。本文先从深度学习的概念以及深度学习神经网络模型分析入手，并在文后详细的在电力变压器故障诊断中如何运用深度学习网络进行了分析。

简介：

简介：摘要：本文针对现役火电厂脱硝改造工程的造价估算，通过对影响脱硝改造造价的主要因素进行综合分析，利用 MALTAB软件构建了基于 BP人工神经网络的火电厂脱硝工程造价的快速估算模型。通过现有工程造价实例对快速估算模型进行训练、模拟及测验，并将模型估算值与现有工程造价实例进行了对比，结果表明该方法可以较好的估算火力发电厂脱硝改造的工程投资。该模型具有较好的快速性及适用性，可以为估算工程造价提供参考。

简介：详细论述了基于人工神经网络的框架结构楼房拆除爆破专家系统各模块的功能，结合工程实例样本库建立了爆堆效果预测模型。工程实践表明，该系统用于框架结构楼房拆除爆破的设计，方法新颖；利用神经网络专家系统对楼房倒塌后的爆堆效果做了预测，其结果与实际值非常接近。

简介：摘要：风能相较于传统能源拥有着巨大的优势，但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。本文在研究 BP 神经网络的基础上，针对训练量不足的问题，提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法，使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高，表明了本文方法的价值与意义。

简介：6月份，电石市场货源紧张，呈现少有的供不应求局面，国内电石市场价格出现大幅回升，市场主流平均价格由5月份的2650元（吨价，下同）升至2800元，上涨了6％，国内疲软的电石市场出现转机。供应趋于紧张的主要原因是，国家对电石等高能耗生产行业无序发展进行严格限制与管理，提高企业准入标准、实施差别电价、淘汰落后产能等措施，已经取得明显成效。