【摘 要】
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＜正＞科技成果转化率是是现代社会推动科技创新向实际应用转化的关键指标之一，也是衡量科技研发成果实际价值的重要标准之一。科技成果转化率高的企业和组织能够将科技创新转化为商业价值和社会贡献，促进经济发展和社会进步。同时，科技成果转化率高的组织还可以提高工作效能和降低研发投入，提高其市场竞争力和影响力。然而，当前烟草行业科技成果转化低，导致科技研发资源的浪费和社会资源的浪费，影响创新能力和市场竞争力。因
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＜正＞科技成果转化率是是现代社会推动科技创新向实际应用转化的关键指标之一，也是衡量科技研发成果实际价值的重要标准之一。科技成果转化率高的企业和组织能够将科技创新转化为商业价值和社会贡献，促进经济发展和社会进步。同时，科技成果转化率高的组织还可以提高工作效能和降低研发投入，提高其市场竞争力和影响力。然而，当前烟草行业科技成果转化低，导致科技研发资源的浪费和社会资源的浪费，影响创新能力和市场竞争力。因此，
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“双碳”背景下，新能源汽车充电负荷的持续增长对电网安全稳定运行的影响愈发显著。针对现有的以用户侧为出发点的预测方法存在较多的不确定性、实用性不足的情况，从电网侧的角度，提出了将粒子群优化（PSO）算法与最小二乘支持向量机（LSSVM）应用于充电负荷预测。通过分析影响充电负荷因素的相关程度系数，选择合适的特征量作为输入量，并运用PSO算法优化LSSVM模型参数，建立了基于PSO-LSSVM的充电负荷
天然气的应用和发展对我国实现“双碳”目标意义重大。随着我国燃气市场规模的扩大，燃气供需变化越来越复杂，燃气负荷预测技术持续受到关注。系统介绍燃气负荷预测方法中常用的数理统计预测法、人工智能预测法及组合预测法，总结燃气负荷预测技术的发展现状及应用特点，介绍国内外燃气负荷预测软件的应用，探讨并展望目前我国燃气负荷预测技术在发展中存在的问题及未来发展方向。
当前的综合能源系统（IES）负荷预测方法几乎都是单一的数据驱动方法,忽略了IES中的能量耦合关系。此外,在现有的研究中,数据驱动方法的训练数据主要集中于历史负荷、气象等影响因素,较少考虑可再生能源出力以及不同能源供应给IES负荷预测结果带来的影响。针对上述问题,本文提出一种知识-数据混合驱动的IES多元负荷预测方法。该方法首先通过解析模型对IES中的能量耦合特性知识进行描述,并利用该知识模型对原始
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