简介：摘要：随着电力行业的发展，配电网作为电力网络与用户连接的重要途径，科学合理地规划配电网网架，能够提升配电网供电质量并为电网平稳运行提供强大的支撑。近些年，能源匮乏与环境污染问题日益恶化，对低碳环保的诉求愈发强烈，传统配电网网架存在较多弊端，已无法适应社会发展，必须做出相应整改。

简介：摘要：本文围绕水文灾害预测与风险管理展开研究。首先，介绍了水文灾害的定义、类型及其对社会的重大影响，并综述了国内外在该领域的研究现状。接着，详细探讨了水文灾害预测技术，包括数值模型、统计模型和人工智能模型等多种方法，分析了各种技术的准确性及其局限性。然后，构建了全面的风险管理框架，涉及风险识别、评估以及减缓与应对策略。最后，通过典型案例分析，验证了预测技术和风险管理策略的有效性。本研究不仅丰富了水文灾害预测与风险管理的理论体系，也为未来相关研究提供了重要参考。

简介：摘要：电网母线负荷预测对于电力市场出清、精细化制定发电计划、电网安全经济运行等工作至关重要。本文通过对电网母线负荷预测的数据处理流程、影响因素和提升措施进行综述和探究，旨在提高电网母线负荷预测的准确性。

简介：摘要：随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。　

简介：摘要：随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。

简介：摘要：

简介：摘要：暖通空调系统在现代建筑中起着至关重要的作用，但长期运行和复杂的工作环境可能导致系统故障，进而影响舒适度和能源效率。为了提高暖通空调系统的可靠性和维护效率，本文基于故障预测维护的研究，探讨了利用先进的数据分析和机器学习技术，以及传感器和监测设备收集的实时数据，来实现对暖通空调系统故障的早期预测和有效维护。

简介：摘 要：于气象因素对新能源生产影响明显，存在明显的不连续性和不稳定性。大规模接入破坏了传统的负荷预测，使得区域电网的负荷具有复杂性、非线性和不确定性。为了减少新能源的负面影响，正在开发一种新的能源预测系统，以提高预测能力。与传统的矿产能源生产不同，季节、气候和环境因素对新能源生产效率有影响。随着分布式能源技术的发展，风能和光电能已成为新能源系统中的重要技术。更精确的新能源预测技术是一种合理、稳定的节能技术的基础。正常供电必须提供调峰、备用等支持服务，此外，采取措施，确保能源系统的平衡和稳定，应对可再生能源生产能力的意外波动。       

简介：摘要：针对核电站阀门在运行过程中存在的不确定性和随机性，本文基于模糊神经网络和多层感知机理论，设计了一种核电阀门的故障预测系统。通过对核电阀门振动信号进行预处理，利用模糊神经网络方法建立核电阀门的振动模型。最后利用核电厂运行数据进行仿真实验，对研究结果进行了验证。

简介：摘要：近年来随着大数据、云计算等技术的兴起，供电企业加大了对配电网智能化运行管控中数据方面的研究投入，一方面借助电力行业市场化改革促进行业创新，另外一方面通过加入人才体系建设，形成产学研用的配电网发展格局，在“营配合一”概念的基础上，提出了智能配电网“营配调数据贯通”的概念，探索通过坚强智能配电网建设与配电网运行管控一体化协同发展，进一步提高我国配电网电能质量和供电可靠性，提升供电服务质量的新思路。

简介：摘要：随着全球对环境污染关注度的提升，新能源作为一种环保能源得到了越来越多的重视。发电量是新能源领域发展的重要指标，而风力发电和光伏发电是新能源中最常见和最具代表性的两种形式。然而由于风力、日照等因素的不稳定性和不可预测性，新能源发电量难以精确预测，这也成为新能源领域发展中的一大难题。为了解决新能源发电量预测方面的问题，新能源风光发电预测技术应运而生。该技术结合了数据分析、物理模型和人工智能等技术手段，利用实时监测数据和天气预报等信息，能够高精度地预测未来风电、光电发电量，为新能源利用效率的提高和经济效益的优化提供可靠的技术支持。本文将在概述新能源风光发电预测技术的发展背景及其在新能源领域中的重要性的基础上，详细介绍当前新能源风光发电预测技术的研究现状和主要方法，探讨其未来发展趋势和应用前景。

简介：摘要：风电作为一种主要的能源。传统的能源利用模式是以化石能源为主，但化石能源利用不仅不具有可持续性，而且还带来了严重的环境污染。因此，在一定程度上，我们应该将环保与发展有机地结合起来，实现环保与环境的和谐统一，进而推动经济的发展。在世界各国加速向低碳发展的背景下，风电技术已逐渐成为各国"碳中和"的关键技术。为了更好地促进风力发电技术的应用，提升能源的利用率，本文在风力发电的基本装置和应用优势的基础上，着重对风力发电技术的应用现状进行了分析，提出了一系列的对策。

简介：摘要:本论文研究了输电线路故障诊断与预测技术在当代电力文化中的应用。传统的输电线路故障诊断方法存在着诊断效率低、依赖专业技术人员以及无法提前预测故障等问题。为解决这些问题，该研究采用了基于智能算法的故障诊断与预测技术。通过分析输电线路的运行数据和实时监测信息，结合机器学习和数据挖掘技术，建立了一个高效准确的故障诊断模型。同时，利用预测模型对线路故障进行预测，提前采取维修和保护措施，提高电力系统的可靠性和安全性。实验结果表明，该方法能够有效地诊断和预测输电线路故障，为电力行业提供了可靠的技术支持。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，准确的电力负荷预测已成为配电系统规划的核心要素。本文详细探讨了电力负荷预测的多种方法，如时间序列预测模型、因子与回归分析，以及人工智能和机器学习技术在电力预测中的应用。随后，深入讨论了配电系统规划的关键要素，如设备容量选择、电网拓扑设计和经济效益分析。结合电力负荷预测进行配电系统规划不仅可以优化设备配置和网络架构，还可以支持节能、可再生能源的整合和需求侧管理策略。

简介：摘要：本文针对灰硫设备的故障诊断与预测方法进行了深入研究。详细探讨了灰硫设备的故障诊断方法，包括传统故障诊断方法、基于数据驱动的故障诊断方法和基于物理模型的故障诊断方法。分析了灰硫设备的故障预测方法，包括传统故障预测方法、基于时间序列的故障预测方法和基于故障特征提取的故障预测方法。本文的研究为灰硫设备的故障诊断与预测提供了新的思路和方法，对提高灰硫设备的安全性、可靠性和经济性具有重要意义。

简介：

简介：摘要：本研究旨在探讨油库能源消耗预测及控制方法，通过建立预测模型，提高对油库能源消耗的准确预测，并结合实际应用，提出相应的控制方法。首先针对油库能源消耗的不确定性和波动性进行分析，然后提出相应的预测模型和控制方法。实证结果表明，所提出的模型和方法对油库能源消耗具有较好的预测和控制效果。

简介：摘要：本文旨在研究基于机器学习的铁路信号故障预测方法。通过分析铁路信号系统的特点和现有的信号故障预测方法的局限性，本研究提出了一种基于机器学习的新型预测方法。该方法利用历史信号数据和其他相关数据进行特征提取和模型训练，以实现对信号故障的准确预测。

简介：摘要：在电力行业的快速发展和市场竞争日益激烈的背景下，采用数据驱动的决策和预测分析成为电力营销的重要工具。本文深入探讨了电力营销中数据驱动决策的实践方法和预测分析的应用策略。首先，分析了电力市场的当前趋势，包括需求的多样化和市场结构的复杂化，以及这些趋势如何影响电力营销策略。随后，本文着重介绍了数据驱动决策的基本框架，包括数据收集、处理、分析和应用等环节。在预测分析方面，重点讨论了基于大数据和机器学习的需求预测、价格预测和用户行为分析等方法。最后，结合具体案例，评估了数据驱动决策和预测分析在电力营销中的效果，并提出了实施建议和未来发展方向。

简介：摘要:本文探讨了电力系统负荷预测与调度策略优化的关系。在现代能源管理中，准确预测电力负荷对于确保电力系统的稳定运行至关重要。通过分析历史负荷数据、气象因素等，可以构建有效的负荷预测模型。然后，将预测结果应用于调度策略优化，以实现电力供需平衡、降低能源浪费和成本。本文主要聚焦于负荷预测与调度策略优化的相互关系，探讨如何借助先进的算法和技术提高电力系统的效率和可靠性。