简介：摘要：本文针对发电机维护决策问题，提出了一种基于寿命预测的维护决策模型。首先，分析了发电机的运行特性和故障规律，确定了影响发电机寿命的关键因素；然后，结合机器学习算法和寿命预测理论，建立了发电机的寿命预测模型，并进行了验证；最后，基于寿命预测结果，制定了不同的维护策略，并通过仿真实验比较了不同策略下的维护效果。研究结果表明，本文提出的基于寿命预测的维护决策模型能够有效地预测发电机的剩余寿命，并为发电机的维护决策提供科学依据。

简介：摘要：超高压电力设备的绝缘老化问题对电网安全稳定运行构成挑战。深入探讨了绝缘老化的机理，分析了环境因素和材料特性对老化过程的影响，并构建了基于数据驱动的寿命预测模型。该模型通过机器学习和统计分析方法，结合设备运行数据，预测设备的剩余使用寿命。模型的验证表明其在实际应用中的准确性和可靠性。本文还探讨了模型在电网维护策略优化中的应用，提出了基于模型预测结果的维护决策方法，以提高维护效率和降低成本。未来，随着新技术的发展，模型的预测能力和维护策略的优化将进一步提升，为电力系统的智能化管理提供支持。

简介：介绍了一个进入末期开采的老选厂在尾矿库超期服役，被列入危库榜，无力建新库的情况下,与专业部门配合进行改扩建，加强管理，降低成本，延长使用寿命，实现安全文明生产的措施和效果。

简介：摘要;随着全球对可再生能源需求的不断增长，海上光伏作为一种新兴的清洁能源形式，正逐渐受到广泛关注。然而，其全寿命周期成本分析对于项目的经济可行性和投资决策至关重要。本文旨在全面分析海上光伏项目的全寿命周期成本，包括初期投资、运营维护、更换与翻新以及退役处理等阶段，并提出相应的成本控制策略。通过深入研究，本文旨在为海上光伏项目的可持续发展提供理论支持和实践指导。

简介：加氢装置的经济效益主要取决于装置催化剂的使用寿命。影响催化剂使用寿命的因素很多，文章主要从催化剂本身性状、催化剂的储运和装填、原料差异以及催化剂的硫化和装置的操作平稳性等几个方面进行分析，总结延长催化剂使用寿命的有效方法，实现装置长周期运行的目标。

简介：本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型.给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据.

简介：摘要：在供电企业发展的过程当中，会受到较多因素的影响，而电费回收便是影响供电企业发展的主要风险，不仅会影响到群众的生活质量，还会对供电企业的经济效益造成影响，所以供电企业应该注重电费回收风险的解决，促进供电企业的良好发展。该文章讲述了电费回收风险预测，以及规避策略。

简介：灰色预测是环境污染预测应用相当广泛的方法。根据文献报道，基于Matlab和Excel实现灰色预测中存在着占用内存、单元格填埋计算公式等等的不足，因此提出了一种基于VBA在Excel下编写宏程序轻松实现灰色预测的方法，并将其运用到北海市地表水污染物预测。结果表明，本程序简短，操作方便，计算结果准确可靠，彻底把用户从繁琐的手工操作中解放出来。

简介：日本理化学研究所等机构宣布,他们研发了一种利用超级计算机和尖端气象雷达提前半小时左右预测短时强降雨的方法.理化学研究所和大阪大学等机构的研究人员,利用日本超级计算机“京”分析最尖端的相控阵气象雷达观测到的庞大数据,每隔30秒就能对分辨率为100米的观测数据进行分析和模拟,从而实现了对局地短时强降雨的高精度预测,可提前30分钟左右预报局地短时强降雨.

简介：针对应用于实际工业化的树脂固定床吸附研究较少,而与之相关的固定床吸附穿透曲线可以用来确定固定床吸附操作参数,为固定床的设计和实际操作提供指导。通过对恒定波振荡理论和吸附等温方程的联合,来预测固定床吸附穿透曲线;并研究了不同操作条件对大孔弱碱树脂吸附对硝基酚穿透曲线预测模型的影响。以期望为树脂固定床的设计和实际工业应用产生指导意义。

简介：  摘要：随着电力市场供需格局日趋复杂，电气负荷呈现出更强的波动性和不确定性，这使得火力发电厂迫切需要解决一个核心挑战，即如何借助精密的电气负荷预测手段，来科学合理地调整锅炉与汽轮机的运行调度方案。本文聚焦于此，旨在借助先进的电气负荷预测技术，精心构建一套能够有效应对负荷变化的锅炉与汽轮机调度优化策略，旨在双管齐下，既降低成本支出，又提升发电设施的运行效能。

简介：摘要

简介：摘要：电力设备重过载预测是确保电力系统安全稳定运行的关键技术之一。本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的电力设备重过载预测方法，通过深入分析历史负荷数据和气象数据，实现了对电力设备未来负荷状态的准确预测。实验结果表明，该方法具有较高的可行性，为人工智能技术在电力系统运行调度中的应用提供了新的视角和工具。

简介：针对油田开发过程中大气污染源点多面广的特点，选用适当的大气环境预测方法已成为问题关键，使用网格处理，分别计算点源(高斯模式)和面源(H—G模式)的污染贡献量，得到预测鲒果，并佐以百色油田的应用实例，得出：多源扩散模式(H—G模式)可以反映油田开发多源污染的叠加效果；H—G模式计算简便，要求参数少且容易获得，与复杂模式的计算结果相一致，能满足油田开发项目大气环境影响评价的要求。

简介：通过分析郑州市2013-2016年空气质量指数月统计数据,可以看出空气质量指数（AQI）、PM2.5、SO2等指标均关于时间呈非线性趋势.应用三次指数平滑模型对郑州市2017年每月的AQI、PM2.5、SO2等指标进行预测.结果表明,郑州市2017年雾霾天气与实际季节变化相符,且呈“U”型分布.

简介：摘要：随着现代工业技术的迅猛发展，机电系统作为工业生产的核心组成部分，其稳定性和可靠性对于企业的生产效率和经济效益至关重要。然而，机电系统复杂多变，易受到各种因素的影响，从而导致系统故障的发生。因此，机电系统故障诊断与预测维护技术的研究显得尤为重要。本文首先综述了机电系统故障诊断与预测维护技术的理论基础，然后详细探讨了当前该领域的主要研究方法和技术，包括基于模型的方法、基于数据驱动的方法和混合方法。

简介：摘要：随着工业化的快速发展，机电设备在生产中扮演着至关重要的角色。然而，机电设备在长期运行过程中，由于各种因素的影响，难免会出现故障。因此，对机电设备进行故障诊断与预测维护技术研究具有重要的实际意义。本文以介绍机电设备故障诊断的重要性为基础，然后详细阐述了机电设备故障诊断的主要方法，包括近似推理算法、远程信号传输技术等，并探讨了预测维护技术在机电设备管理中的应用。随后，文章还提出了机电设备故障诊断与预测维护技术的发展趋势。

简介：摘要：为了提高汽机的运行安全性和效率，研究者对汽机运行过程中的振动特征及其与故障预测之间的关系进行了深入分析。采用振动数据采集与信号处理技术，识别出不同振动模式，进而探讨其对故障预测的影响。研究结果表明，准确的振动分析能够有效识别潜在故障，并为设备的健康管理提供科学依据。该研究为汽机故障预测提供了新的视角，推动了振动分析技术在工业应用中的发展，具有重要的理论和实践意义。

简介：摘要：为提高锅炉运行的安全性与效率，研究了基于大数据的锅炉运行状态监测与故障预测方法。采用实时数据采集与分析技术，监测锅炉关键指标如温度、压力和燃料效率等，结合统计分析、机器学习和深度学习等方法，构建了故障预测模型。研究结果表明，基于大数据的故障预测技术能够显著提高故障识别的准确性，提前预警潜在风险，减少停机时间和维护成本，提升锅炉运行效率，为智能化管理提供了有效的理论支持。

简介：摘要：在全球气候变化与能源危机的双重推动下，可再生能源的开发已经成为国际社会的共识。光伏发电是一种极具发展潜力的新能源，近年来在全球范围内得到了迅速发展。然而，由于光伏发电功率受日照、温湿度等气象条件的影响，加之光伏组件老化、阴影遮挡等局部因素，其输出功率呈现出明显的间歇性与不确定性，对电网的稳定供能与调度提出了新的挑战。在此背景下，本文概述了大数据在光伏发电系统中的应用基础，探究了基于大数据的光伏发电系统输出功率预测方法，分析了具体应用案例，并展望了未来发展趋势，仅供参考。