【摘 要】
：
随着时代的发展，传统变电站、换流站备件管理模式已经无法满足现代企业对备件管理的需求。现代变电站、换流站需要的备件种类繁多复杂、出库、入库频繁，已经无法只用几张表单就能够完成备件管理的工作。为了提高变电站、换流站备件管理的工作效率，减轻变电站、换流站备件管理员的工作压力，变电站、换流站等地方的备件管理方法不能再采用传统备件管理模式，必须思考出一种全新备件管理模式。初步设想是在传统备件管理模式上搭载数
【基金项目】
：
广东电网有限责任公司“一种变电站智能备件管理辅助研究与应用职工创新项目（030500KK52210030）”基金支持；
论文部分内容阅读
随着时代的发展，传统变电站、换流站备件管理模式已经无法满足现代企业对备件管理的需求。现代变电站、换流站需要的备件种类繁多复杂、出库、入库频繁，已经无法只用几张表单就能够完成备件管理的工作。为了提高变电站、换流站备件管理的工作效率，减轻变电站、换流站备件管理员的工作压力，变电站、换流站等地方的备件管理方法不能再采用传统备件管理模式，必须思考出一种全新备件管理模式。初步设想是在传统备件管理模式上搭载数字实景模型，并结合新型智能科技的技术元素，创造出一种新型备件管理模式，从而大大提高变电站、换流站备件管理的工作效率。本文主要就是探讨这种新型变电站、换流站备件管理模式。
其他文献
“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
《国务院办公厅关于大力发展装配式建筑的指导意见》指出,发展装配式建筑是建造方式的重大变革。预制构件是装配式建筑的关键部件,其生产调度过程是一个多变量、多约束、多目标的优化问题,已成为制约施工进度、生产成本、节能减碳的关键因素。目前相关文献主要以流水车间为模型开展预制构件生产调度研究,无法充分表达生产加工复杂柔性特征,造成大量机床空闲,亟待融合问题特性的高性能优化方法。本文充分考虑预制构件生产复杂约
针对变压器绝缘老化问题进行过程性分析，提出基于数据适应性的绝缘变化过程建模.以多维度绝缘变化信息为主要变量，考虑数据驱动下，不同维度的数据之间的适应性变化，建立统一评价体系下的在线测量模型.采用核主成分分析和支持向量机做数据整体特征挖掘，典型相关分析算法做局部特征分析，融合变压器绝缘状态信息，分别辨识聚合模型的全局及局部特征.基于实测数据条件对模型进行校验，从而实现变压器绝缘状态评估的在线分析.
目的：观察中药穴位敷贴辅助治疗气阴两虚夹瘀型老年糖尿病肾病（diabetic kidney disease,DKD）的疗效。方法：将110例老年2型DKD（Ⅲ期、Ⅳ期）患者采用随机数字表法分为对照组和观察组各55例。对照组在常规治疗基础上口服氯沙坦钾片；观察组在对照组基础上予中药穴位敷贴辅助治疗。治疗8周后观察两组患者血糖水平、肾功能、气阴两虚夹瘀证症状评分及临床疗效。结果：两组治疗后气阴两虚夹瘀
＜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
随着高压直流输电系统的发展及新型电力系统的普及，高压直流输电换流站的稳定运行对于电力系统的发展具有重要意义。换流站阀冷主泵在长时间运行的过程中，可能会出现轴承磨损、联轴器不对中、转子不平衡、转子弯曲、气隙偏心、主泵过热、刚性下降、电动机故障等，如果不及时发现和消除，就会影响阀冷系统的正常运行，从而导致直流通道运行可靠性下降。为此提出了一种换流站阀冷系统主泵异常多维度监测分析方案，能在初始阶段及时发
＜正＞学生是学习的主人，作为组织者和引导者的教师，在学生自主阅读、探究、表达的过程中，当以激励、鼓舞的方式，激发学生的学习动机和热情，让学生生发满满的学习动力，与教学目标高度一致的教学评价便是方法之一。在习作教学中，只有让教师的教、学生的学以及师生间的多元化评价高度一致，融为一体，才能真正促进学生习作能力的提升。笔者以四年级上册“生活万花筒”这一习作教学为例，谈谈自己的一点做法和思考。
在“双碳”大背景下，怎样高效地通过先进、成熟的深度学习方法预测电力负荷，指导生产生活具有很强的理论和现实意义。本文提出一种融合深度学习框架的电力负荷预测方法，该框架将循环神经网络及卷积神经网络，高效地搭配出适合某情境下电力负荷预测任务的深度模型。文中以实际数据展示了该模型的表现效果，通过与目前成熟的主流时序预测模型比较，验证了本算法的可行性和有效性。