简介：

简介：摘要：本文研究了在智能电力系统中利用机器学习技术进行负荷预测与优化控制的方法。提出了基于历史数据和模型算法的负荷预测模型，通过数据分析和处理，实现了对未来电力负荷的准确预测。结合优化算法，针对预测结果进行电力系统的优化控制，包括负荷均衡、设备调度等方面的优化，提高了电力系统的效率和稳定性。本文通过实际案例验证了所提方法的有效性和实用性，对智能电力系统的发展具有重要的理论和应用价值。

简介：摘要本文介绍一种基于自适应学习机制的接触网导线识别算法，主要应用于地铁线路接触网导线识别，便于进行后续相关几何参数测量检测。该方法以相机成像图像分析为基础，通过训练学习方法获取接触网导线几何和空间分布模型，最终实现识别率高、稳定性强的导线识别算法，同时该算法能适应不同线路成像差异性问题，能快速扩展应用到不同铁路线路检测。通过试验数据对比表明，该种方法检测识别在准确率、稳定性方面都优于传统图像处理算法，同时也满足较强扩展性，具有很好的实际应用价值。

简介：长青集团——一家拥有二十年历史的燃气具有燃气具配件生产企业。

简介：11月2日，北京电力公司召开学习贯彻党的十七大精神会议，党委书记郭要斌首先传达了北京市市委书记刘淇和国家电网总经理刘振亚关于学习贯彻十七大精神的工作部署。

简介：摘要“两学一做”学习教育是推进思想建党、组织建党、制度建党的有力抓手，是依规管党的主要途径，是全面从严治党的战略性、基础性工程。本文通过分析“两学一做”在城乡水务一体化发展中的作用。希望给相关人士提供借鉴。

简介：摘要：当前我国依然处于“富起来”的进程当中，然而随着人们生活逐步的富裕起来，一些诸如思想懈怠、政治业务能力弱化、工作作风漂浮的问题在企事业单位的政工干部群体中滋生，严重影响了政工人员的形象与企事业单位的管理效率，而这些问题滋生的根源在于缺乏思想政治的常态化学习。鉴于此，本文对新时期政工干部思想政治学习的意义与作用进行分析，以供参考。

简介：摘要随着互联网、云计算和大数据的发展和普及，人们已经将其应用到在线学习中，研发了许多的智能学习系统，能够在线直播、点播、回访，同时利用大数据发现人们的学习喜好，为人们推荐相近的学习内容，进一步提高人们学习成效，具有重要的作用。

简介：摘要在供电企业日常的工作当中，工作流程十分复杂，有大量的事情需要处理，单凭个人的力量是无法对相关问题进行有效解决，所以在这样的情况之下加强供电班组内部的合作是十分重要的。基于这样的背景之下，本文对行动学习法在班组长培训工作当中的重要作用进行了分析，希望以此加强班组长培养，促进相关工作能够顺利进行。

简介：摘要在电力企业，党建工作的完成情况直接的影响了电力企业的总体发展，在新形势下，应该增加对电力企业党建工作的关注程度，更加重视电力企业的党建工作。在新形势下电力企业党建工作过程中，为能够得到更加理想的效果，相关工作人员应当掌握并运用科学有效工作方法，从而使党建工作效率能够得到更好保证，促进电力企业党建工作更好开展。本文结合当下的经济特点和党建工作存在的问题，对新常态下党建工作的创新思路提出了几点看法和应对策略。

简介：不同的学习风格者在外语习得中具有不同的特点。根据不同学习风格采用不同的大学英语听力教学策略,实现因材施教。以学生为中心的教学策略,适应不同类型学生的学习风格,弥补其学习风格差异对学习效果的影响,提高学习者的听力能力和语言应用能力。

简介：作为党在高校里的基层组织,高校学生党支部发挥着极其重要的政治核心和战斗堡垒作用。如何有效构建学习型学生党支部,是新时代对高校党建工作提出的新挑战。运用态势分析法对高校学生党支部现状进行态势分析,系统阐明构建高校学习型学生党组织具备的优势和存在的问题,面临的机遇及应对的挑战,并进一步提出相应的对策和建议。

简介：摘要：党员教育管理是党的建设基础性经常性工作。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视加强党员教育管理工作，推动形成全党从严从实抓党员教育管理的良好态势。国有企业是党执政兴国的重要支柱和依靠力量，国有施工企业作为国有企业的重要一员，必须提高党员队伍建设质量，保持党员队伍的先进性和纯洁性。但是，部分国有施工企业党员教育仍旧存在诸多短板和不足，制约着国有施工企业的高质量发展。

简介：摘要：新时代国有企业加强党史学习教育，要做到党史学习教育与党支部建设两手抓，必须以问题为导向，在日常工作中守正创新，找准提升党支部建设质量的发力点，提升党组织战斗堡垒的作用。本文分析国有企业开展党史学习教育的重要作用，探讨以党史学习教育推动国有企业党建高质量发展的主要途径。

简介：摘要：目前，我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置（PMU）为代表的高精度量测装置，可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时，PMU主站存储了电网大量历史运行数据，为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型，以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力，能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练，避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制，本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。

简介：

简介：摘要：针对电力系统自动化设备状态监测与预测的研究，通过对电力系统自动化设备状态监测与预测技术的现状及存在问题进行分析，提出了基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测模型。该模型能够较好地适应复杂多变的电力系统运行环境，对电力系统自动化设备的运行状态进行预测，对提高电力系统运行质量具有重要意义。

简介：摘要：本文主要探讨了深度学习技术在电力系统故障预测与诊断中的应用，包括故障特征的分析、数据的获取、模型的构建与训练，以及实时故障预测系统的部署和性能评估。还分析了故障数据的预处理技术与复合故障模式的识别方法，验证了深度学习方法在精度和效率上的优势，为电力系统的稳定运行提供了有力的技术支持。

简介：摘要：随着智能电网的快速发展，电力系统对实时性、准确性和高效性的要求日益提升，研究概述了深度学习技术的基本原理及其在数据处理与模式识别方面的优势，详细分析了深度学习在电力系统状态监测中的具体应用案例，包括故障检测、异常识别与性能评估，进而，探讨了深度学习模型在电力负荷预测、发电预测及系统稳定性预测等预测任务中的构建与优化策略。通过对比传统方法与深度学习技术的效果，揭示了深度学习在提高电力系统监测精度与预测准确性方面的显著优势，并总结了当前研究面临的挑战与未来发展方向，为电力系统智能化转型提供了理论支撑与实践参考。

简介：摘要：在现代电力系统中，安全检测是保障系统稳定运行的重要环节。随着深度学习技术的快速发展，其在电力系统安全检测中的应用日益受到关注。深度学习模型以其强大的数据处理能力和模式识别能力，为电力系统的异常检测、故障预测等领域提供了新的解决方案。本文将深入探讨基于电力系统的深度学习模型的构建方法，以及其在安全检测中的具体应用和优势。