简介：摘要：风能作为自然资源，是新能源的重要组成内容，借助于风能进行发电是当前新能源发电的主导方法，而且该发电方法越来越受到世界各国的关注。目前我国能源消费结构仍存在许多不足之处，能耗供需方面结构性矛盾相对突出，通过应用风力发电技术，可以有效降低不可再生能源的消耗，实现对自然生态环境的有效维护，保持生态资源的可持续发展。通过对风能实施有效控制和管理，积极应用风力发电技术，可以进一步优化我国的能源消费结构，确保能源的安全。基于此，本文章对风电机组故障诊断与预测方法研究进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：为营造环境友好型和资源节约型社会，我国各行业在发展过程中均在做不同的努力，尤其是电力行业，在发展过程中不断引进先进的科学技术和管理方法，以此提高供电的稳定性和可靠性。然而，如何提高线损分析预测方法在供电管理中的应用效果，首先需要保证线损率计算结果的准确性使其为线损分析预测提供有利的数据支持。本文通过分析线损率计算公式来深入探索线损分析预测在供电管理中的具体应用。

简介：摘要：对于除险水闸加固项目来讲，它可能会影响到附近的环境，本文以巢湖节制闸2016年灾后应急加固工程为例，通过使用经验公式法，进而完成对其水土流失的预测研究。结论表明，巢湖节制闸2016年灾后应急加固工程施工期会形成水土流失共计314吨，新增的达到268吨。其中建设期新增的为225吨，恢复期新增的为43吨。

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简介：[摘 要]影响混凝土强度的因素比较多，而水胶比是其中最重要的因素，通过测定混凝土水胶比可预测混凝土硬化后抗压强度。将混凝土拌合物通过多级筛分，经高温烘干检测其含水量，再经过温度对质量的影响、实测水胶比与理论差值修正，可计测得混凝土水胶比，将测得水胶比代入水胶比-抗压强度标准曲线中查得预测抗压强度，或是将测得水胶比代入回归方程中计算得出预测抗压强度。通过此方法预测混凝土抗压强度，可较快速筛查出不合格混凝土，可大大降低不合格混凝土浇筑成构筑物造成的巨大安全风险，降低后期维修或结构加强费用。

简介：摘要：为切实满足群众住房需求，住房供应应紧靠不同人群的住房需求。高新区是当前城市及区域发展的重要引擎，应根据高新区人口结构特色确定其住房结构，明确住房供应侧拉。本文根据国内外高新区人口结构发展情况将高新区发展分为上升期和稳定期两个阶段，并根据人口结构变化及不同人群住房需求明确两个时期住房体系建设目标以及住房供应要点。

简介：摘要：电力系统负荷预测不但是电力系统规划工作的主要组成部分，也是保证电力系统运行稳定和经济效益的前提，需根据当前的用电数据，结合政治、经济、气候等多种因素进行测算。负荷预测工作包括未来负荷需求量的预测以及未来用电量的预测。电力负荷需求量预测对于电力网络运行的容量数值有着直接影响，决定未来发电、输电、配电系统新增容量数值大小。

简介：摘要：随着供电企业智能电能表的大规模安装,以及基于IR46标准的新型电能表的规模化推广应用,表计检定和供应量不断增加。目前,国家电网公司各省级计量中心为提高检定效率和规范性,大范围引入智能检定与仓储设备。同时,为实现电能表的及时分拣、充分利用、规范处置,供电企业均已开展电能表拆回分拣检测。其中,具备条件的企业已开展智能分拣与仓储系统的自动化分拣检测。当前,电能表检测仅以基本的合格和不合格作为判定标准,对分拣合格的电能表缺乏进一步评判。因此,实施电能表计量性能评价及预测,对拆回分拣合格的电能表重新投运及在线监控具有重要意义。

简介：摘要：随着我国经济的发展和社会的进步，我国终端数据的接入量和采集量逐渐地上升，尤其是电力计量数据的积累呈现高储备的趋势。每天仅电力计量数据的积累就高达上亿，故障问题也随之频繁发生，因此需要有效的电力故障诊断模型从储备的电力计量数据中挖掘潜在的规律，科学准确地预测电力故障问题。电力故障的有效预测也可以帮助企业提高电网的运行效率，节约维护过程中所需的成本。

简介：摘要：我国高压输电线路分布广泛，地质复杂，气候条件不同。超低电压、高钢丝直径、远距离高度、大量电缆分割，电缆断裂后，电缆一侧的负荷增加，而电机另一侧的冰架不均匀会造成电压不平衡，导致断股、断线、甚至挫折和反向平滑等事故，更大的风险是冰会导致导线截面形状发生变化，从而在承受风险的情况下变得脆弱。为了实时监控电力塔系统的安全状态，保证电力系统的运行，研究风荷载作用下晶体管系统的特征状态参数，开发基于在线监测的晶体管系统安全、差异化评价的综合模型，具有至关重要的理论和实践意义。本文主要分析输电塔线体系的安全评估与预测研究。

简介：摘要 电力负荷预测一直是业内研究的一个重点，传统基于统计学习的方法效果不佳，近年来热门的人工智能在负荷预测方面有着不俗的表现，如基于时间序列的负荷预测，本文介绍机器学习在能源系统预测方面的经典算法，并通过机组负荷历史数据建立预测模型，衡量模型的精度，并尝试基于当前一段时间数据预测接下来的值，并予以展示。

简介：摘要：公交行业运行数据具有一定的波动性，并呈现出一定的非线性变化趋势，在大数据背景下，采用基于GPS计算的多区域公交车辆预计到达时间算法来构建公交到站时间预测模型具有较好的可行性，且通过考虑多区域多变量预测模型的预测精度要大于仅考虑一块区域一种变量的预测模型，从而更好的解决公交到站时间预测的滞后性、存在极值和随机性的问题；分区域预测模型将会优于传统的公交预测到达时间模型，面对多区域内车辆线路联通较多时，对于计算公交到达时间精度也相对较高。

简介：【摘要】本文基于时间卷积网络，通过对历史净负荷数据和影响净负荷的因素，如光照，温度等因素进行建模，使用TensorFlow机器学习库搭建电力净负荷预测模型，以历史负荷数据、太阳直接辐射、太阳散射辐射、温度等数据为特征进行预测。同时建立基于不同的深度学习网络的净负荷预测模型，如反向传播神经网络，长短期记忆神经网络等，定量分析对比各种预测模型的优劣。

简介：【摘要】针对城市公交的客流受天气、节假日和重大活动等因素的多重影响，存在不确定性和随机性的特点。文中基于客流设备采集的客流数据，通过分析采用正态分布方式，用95%的置信区间来进行修正。在修正的数据基础上，利用均值预测、泊松分布预测、中位数预测和截尾平均预测分别进行预测与对比。结果表明四种预测方法在不同样本下的数据略有偏差，而且偏差存在一定的随机性。最后利用四种预测方法加权平均来进行修正。

简介：摘要：物流总需求的预测可以成为国家物流建设规划和合理配置物流资源的依据，从而保证物流服务的供需平衡。本文选取2011-2021年社会物流总额衡量物流需求，选取可能会影响物流需求的指标，构建预测物流需求的多元回归模型，从趋势上预测物流需求。

简介：摘要:本文根据常用混凝土材料、外加剂、配合比、施工工艺及养护条件，分析不同强度等级混凝土强度随龄期变化特点以及7d龄期与28d龄期混凝土强度相关性。通过测量7d龄期混凝土超声波速和回弹值，根据建立的超声回弹测强曲线预测7d早龄期混凝土强度并由此对28d龄期混凝土标准强度进行了推定，应用结果表明能较好符合实际。

简介：摘要：随着我国经济的不断改革与发展，预测性维修技术在国外得到了迅速的发展，这也是我国国内发电企业技术发展的重要方向。基于此，本文就对预测性维修技术进行研究，致力于明确预测维修技术的运用方法与价值，将其有效地运用到国内，发挥出其在国外的运用价值，带动我国电力企业更好地进行经济发展，促使我国发电厂成本的有效降低，以及发电效益的不断提升。

简介：摘要：建立数学模型进行项目成本预测，用函数关系来表示比较稳定的结构或现象间比较稳定的相关关系，对一定时期内成本变动的趋势做出判断，进行项目成本预测是确定成本目标的一种有效技术。

简介：摘要：在科技进步的引领下，我国发电技术形式越来越多样化，尤其是环保节能、生态建设的不断深化，促进了新能源发电技术的快速发展应用，光伏发电是新能源发电的技术之一，目前我国光伏电站建设规模越来越大，由于光伏电站具备发电不稳定特点，运维难度较大，因此提升光伏电站运维管理水平成为重中之重，基于此，本文着重探讨光伏电站智能运维及功率预测技术，希望能为推动光伏电站建设良性发展做出一些贡献。