高职院校“课程思政”建设及探索——以动物药理课程为例

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在课程思政的背景下,将课程思政内容与课程内容有机融合是课程思政建设的重点。本文以高职院校动物药理课程为例,介绍该课程思政建设的目标和建设要点。从课程思政的元素、融入形式、保障机制及评价体系深入发掘与构建与教学内容紧密结合的课程思政体系,从而全面提高学生的思想道德、职业素养及专业能力,为国家高职院校培养高素质技能型人才。
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针对提升新能源消纳问题,设计了一种峰谷平时段划分方法。首先,建立基于消费者心理学的用户响应模型,得到用户负荷转移率;其次,综合考虑不同时段负荷对峰谷隶属度的贡献程度,以新能源消纳最大化及用户费用最小化为目标,建立基于新能源消纳的峰谷平时段优化模型;最后,通过改进粒子群算法对峰谷隶属度阈值进行优化求解。仿真结果表明,用户响应新的峰谷平时段后,用电费用降低,同时新能源的消纳得到提升。
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为了研究新型电力负荷预测方法,设计了一种基于多列深度神经网络的电力负荷预测模型。在离散数据模式下,使用差值法初步治理,通过小波变换提取其时域特征,傅里叶变换提取其频域特征。对负荷形成的时域、频域特征共8组数据进行多列深度神经网络分析,在此基础上进行一次多列神经网络分析,得到最终的叠加三角函数回归方程。通过仿真分析表明,与多项式曲线估计法和深度迭代模糊矩阵法相比,实现了预测数据质量的显著提升。模型适用于电力负荷预测任务。
电力弹簧(electric spring, ES)的提出,能够有效解决因分布式光伏接入出现的功率波动及功率因数不达标问题。首先分析了ES的拓扑及其功率控制方法,同时提出了一种基于ES的负荷电压及功率因数控制方法,有效地稳定ES电压及功率因数,抑制光伏并网点的功率波动。然后在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建分布式光伏并网系统。最后通过算例验证所提基于ES的负荷电压及功率因数控制方法的正确性和有效性。
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传统饱和空间负荷预测方法以负荷密度法为主,其工业划分未能准确反映各细分行业负荷特性,且关键指标取值主观因素影响较大。为此提出一种基于行业大数据的饱和空间负荷预测方法。方法细分行业,大数据分析确定关键参数,校验现状负荷和点负荷,叠加行业负荷曲线得出最大负荷。对某市进行预测,结果表明能更切实反映行业负荷特性,提高关键指标取值和预测结果客观性。