简介：摘要：在当前信息化背景下，科学开展深度学习活动，对提升专业技能提高就业质量具有重大的帮助。结合当前配电设备识别技术存在的优点与问题，科学开展创新性实践教学活动，充分发挥配电设备识别技术的资源性作用，提升工作效率与质量，全面彰显自动化技术的工作成效。通过对监测区安装网络摄像技术，可以结合具体监测区域进行数据分析，保证配电设备智能识别技术发挥领航性作用，提升各个工作岗位学习效率与质量，全面增强企业产值提升，提高机械与人工合力工作成效，为企业全面性发展奠定坚实基础。

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简介：摘要：输电线路故障预测是保障能源系统安全稳定运行的重要任务。本论文旨在基于深度学习方法研究输电线路故障预测，以提高故障检测准确性和时效性。针对题目的背景和目的，本研究采用了深度学习技术，并结合大量实际数据进行分析和实验，设计了一套有效的输电线路故障预测方法。实验结果表明，该方法在故障预测方面具有较高的准确性和可行性。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

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简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着科技的进步和社会的发展，电力系统在人们生活中的作用越来越重要。然而，电力系统的稳定性和可靠性对人们的生活、工业生产等方面都有着至关重要的影响。因此，对电力系统的预测和分析变得尤为重要。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，已经在许多领域取得了显著的成果。在电力系统预测中，深度学习也展现出了其独特的优势。本文主要探讨了深度学习在电力系统预测中的应用，并对相关技术进行了详细的分析和综述。

简介：摘要语文素质分为语文素养和语文能力，而语文能力的培养，重在听、说、读、写等能力的训练，这些能力的综合反映，在语文教学中即是学生的写作能力培养。因此，作为语文教师，特别要重视学生的写作训练。本文通过分析近年来中职语文作文教学的大背景，进而对中职语文作文教学的现状和问题进行分析，并提出自已的一些建议。

简介：摘要：随着技术的不断进步和产业结构的深刻调整，机电一体化作为现代制造业的核心技术之一，越来越受到社会各界的广泛关注和重视。职业院校作为机电一体化领域人才培养的重要基地，肩负着重要的历史使命和责任。因此，基于校企合作的机电一体化专业教学改革探索与实践，不仅具有重要的理论价值，而且对提高人才培养质量、促进行业发展具有深远的现实意义。

简介：摘要电力企业的发展已进入了一个重要时期，随着市场经济的飞速发展，员工的素质、技术水平和创新能力已适应不了电力事业发展的需要。当我们面临着日益的变化和竞争的时候，只有在不断变化的新环境中通过不断学习来丰富、充实自己，只有这样才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。而今是一个创新的时代，一个发展的时代，同时它更是一个努力学习、完善自我的时代。

简介：在培训教学的多媒体资源设计中，存在培训师缺乏对多媒体学习心理机制和相关认知理论的认识问题，多媒体教学设计应以多媒体学习认知理论为指导。此文介绍了多媒体学习认知理论和设计原则，通过案例说明相关原则在多媒体设计中的具体应用，以期提高培训师对多媒体学习认知水平，促进培训教学质量的提高。

简介：摘要随着我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，现代电力负荷数据以海量形式存在，传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果，设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据，通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理，产生电力负荷数据预测建模样本，然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本，通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模，每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测，最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究，测试结果表明，本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度，可以足电力负荷在线预测效果，而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。

简介：摘要本文对输电线路故障的影响因素进行分析，用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对数据特征展开研究，以及对机器学习相关算法模型、关键算法组件的应用及验证，为输电线路故障分析提供有力的技术支撑。

简介：摘要：智能配电网运维技术在电网工程的各个方面应用广泛，且随着科学和社会的不断进步，实现配电网故障的远程监测和准确定位。但在应用过程中，仍然存在改进创新空间。这需要相关工作人员加深对智能配电网运维技术的认识和了解，结合电力工作实践，不断创新优化技术性能、技术方式和技术应用条件，促进我国电气工程事业的高效和稳定发展。

简介：摘要： 同步电机主要就是保持稳定转速的电机，其中绕组绕制方法是比较复杂的，对于人们很难对于感应电势产生的掌握，并且存在的各种反应和同步电抗都属于难以理解的内容，本文分析了存在的各种问题，对于各种问题提出了相应的解决措施进行应对。

简介：摘 要：党史学习教育开展以来，各级党组织围绕“学党史、悟思想、办实事、开新局”总要求，立足实际，发挥优势，团结引导广大党员、干部、职工学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行，坚定不移听党话、跟党走，并以内容丰富、特色鲜明的各项学习教育活动，切实推动党史学习教育活动见真章、出实效。

简介：摘要：党史学习是我党持续发展不断壮大的力量源泉，党史学习对国家发展、社会进步都有着积极影响。故而建立党史学习教育常态化长效化机制，应该成为各级党组织工作中的重点。本文结合贵州金元鸭溪运营党史学习教育常态化长效化机制建立过程，分析了该项工作重点、难点，希望形成的内容对党史学习教育工作有一定的借鉴作用。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。