简介：摘要目前，随着我国社会经济的不断发展，使得建筑行业因此获得了良好的发展前景，在建筑行业发展过程中所面临的市场竞争压力一直呈现出上升的趋势。对于与建设项目相关的企业而言，要想在激烈的市场竞争中获得更加长远的发展，一定要采取有效的措施来提升自身的竞争力，而工程咨询服务工作的开展属于一项非常重要的途径。通过对工程咨询服务质量的全面落实，不但可以有效减少项目成本的投入力度，同时还能实现对项目策划方案的进一步完善。然而，很多工程咨询企业对服务质量工作没有引起足够的重视，这将对企业内部的经济效益和信誉造成非常严重的影响。因此，加强工程咨询企业的管理力度，不断提升服务质量，才能为企业发展提供良好的基础。

简介：摘要近些年以来，随着电力系统的逐步发展，负荷预测也越来越显得重要。文中就灰色模型进行了简单的阐述，由于普通的GM（1，1）模型在预测方面的缺陷，所以对其进行了改进。改进的方法主要是通过对历史数据的平滑处理，这样使得数据变化率减小并且又保持了自身的特性；参数的修改使得模型的精度得到了进一步的提升。

简介：摘要随着我国工业技术的不断发展，大型立式储罐越来越多的出现在各行各业的建筑过程中，尤其是石油化工领域，储罐是非常重要的运输储运设备，广泛应用于原油、成品油及各类化工衍生品的运输、储存和反应发生等方面。储罐的规模建造也越来越大型化，已经由原来的几十立方米逐渐发展到几百几千立方米，甚至是上万立方米。由此带来的储罐的建设及预防储罐变形的问题值得我们深究，

简介：摘要电力负荷预测是指利用电力历史负荷的特点和其它相关因素的影响，找寻电力负荷中自身存在的周期性的规律，并挖掘出出未来的发展趋势，由此预测出未来某特定时刻的负荷数据。短期负荷预测是指预测未来一月、未来一周、未来一天，甚至于未来一天24小时中任意时刻的负荷值。准确的短期负荷预测是电力系统安全经济的调度、规划的保证，是电力系统稳定运行的前提，是社会正常生产和人民安定生活的保障。本文对智能配电网短期负荷预测问题进行研究与探讨。

简介：摘要现阶段来看，由于我国日益严重的环境污染和能源污染，促进了新能源的应用，新能源发电所占比重日益增加风能是一种清洁、没有污染、可再生并且获取方便的能源，这一特点让其快速发展。虽然风力资源取之不尽用之不竭，但是风能也是一种不稳定、间歇性的能源。当风电大规模接入电网时，电力系统的电能稳定性与安全性将会受到影响。对风电场进行短期风速与风电功率预测是解决风电并网稳定性与安全性的有效手段。

简介：摘要长期的实践表明，电网短期负荷预测受不确定因素影响较多，不同地区短期负荷预测的方法和手段不同。要得出某地区较为準确的短期负荷预测值，需要对该地区的负荷特点和构成以及各种影响因素进行综合分析，对各类预测方法进行实践训练后，找出符合本地区特色的负荷模型和预测方法，同时进行必要的人工干预和修正，最后得出準确的短期负荷预测值。本文正是在此基础之上，研究电网短期负荷预测问题。

简介：摘要为了能够保证电力负荷预测在整个地区电网规划中发挥相应的配电功能，那么必须要加强对电力负荷预测的重视，并且进一步的提高电力负荷预测方法研究，保证预测方法对整个地区电网的各个不同领域的电力需求，从而有效的促进我国工业的可持续发展。

简介：摘要电力系统短期负荷预测方法的研究在电力系统应用中发挥着越来越重要的作用，关乎到电力系统运行的稳定性、安全性，同时也影响着供电策略的制定。主要从电力系统短期负荷预测的特点和影响因素出发，着重对电力系统负荷预测方法模型进行综合的比较和分析，讨论各种方法的优缺点，为实际电力负荷预测提供借鉴。

简介：摘要更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面，精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划，合理调度和分配资源，从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展，对电力的需求不断增长，电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素，这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来，人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性，人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点，现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用，并且取得了良好的效果。近年来，人工神经网络领域取得重大突破，涌现出一个新的深度学习研究领域。

简介：摘要：光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等影响强烈，具有显著间歇性、随机性、波动性。光伏发电功率的不稳定将对并网电力系统的运行产生不利影响，将增加自动发电控制及电网调度难度，降低电能质量，破坏电力系统功角与小扰动稳定性。为提高电网消纳能力，需对光伏发电功率进行精确预测。

简介：摘要本文对“三生教育”的内容、主要任务、内涵和意义进行了详尽的诠释，结合我国正处于经济高速发展和社会转型的阶段，青少年生存、生活的能力低下，提出对当今的学生进行系统的生命、生存、生活的教育。

简介：摘要本文提出了一种基于Hadoop优化的支持向量机求解大数据背景下电力短期负荷预测问题的新方法。该方法首先采用量子行为优化粒子群的模糊C聚类模型将历史负荷进行聚类分析，然后将聚类后的负荷数据和其对应影响因素数据进行Hadoop云平台的数据存储和匹配，进而提高预测模型输入量的精确度和响应速度，最后进行建模仿真预测。针对某地区的海量负荷数据进行建模仿真，并在预测精度和预测时间两方面与未经过数据预处理的支持向量机预测模型进行比较，仿真结果表明基于Hadoop优化的支持向量机预测模型在面对大量数据时，该方法能够在保证预测精度的基础上大大缩短了预测时间。

简介：摘要城镇化进程加快，城市污水处理量需求不断加大，进而需处理的污泥量也大大增多，如何高效处理污泥同时控制温室气体的排放已成为不可忽视的问题。文章主要阐述了污泥处理的现状，产生温室气体的排放现状，施加调理剂（等）可以对温室气体排放产生抑制的影响研究现状。采用田间试验，施用2种城市污泥堆肥（含生物质炭和不含生物质炭），通过静态暗箱-气相色谱法研究污泥堆肥土地利用过程温室气体排放特征，探讨施用污泥堆肥的短期影响作用.结果表明，在观测时间内，N2O排放主要集中在前3周，约占总排放量的87.9%~95.6%.N2O排放量均随污泥堆肥施用量的增加而增加（P<0.05），裸地N2O排放量高于种植作物处理.施用含生物质炭污泥堆肥能减少土壤N2O排放，且随着施用量的增加，N2O减少量越大（P<0.05）.

简介：摘要国家经济和社会的不断进步与发展离不开一个有着合理结构电力系统稳定、安全的运行。这就是为什么电力行业被认为是国民经济发展中最重要的基础能源行业之一，“发展经济，电力先行”。目前，中国电网建设仍存在电网规划不合理，资源供应不受限，区域供电不平衡等问题，极大地制约了国民经济的发展。要想很好地解决上述问题，做好电力负荷预测工作是关键。本文详细介绍电力负荷组合预测的意义及方法。

简介：摘要：在电力系统规划和运行过程中，短期负荷预测扮演着至关重要的角色，因为其预测结果的准确性直接关系到整个电力系统的稳定运行和经济效益。随着智能电网技术的不断进步以及大数据分析能力的显著提升，深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，已经在电力系统负荷预测领域显示出其独特的优势和巨大的应用潜力。本文的主要目的是深入探讨和研究基于深度学习技术的电力系统短期负荷预测方法。我们将首先分析深度学习技术的基本原理，然后构建一个适用于电力负荷预测的深度学习模型。通过对实际电力负荷数据进行详细的预测分析，本文旨在验证深度学习技术在电力系统短期负荷预测中的实际应用效果和有效性，从而为电力系统的优化调度和资源合理配置提供有力的技术支持。

简介：摘要短期气候预测中应用相关概念由来已久，相关预报成效很大程度取决相关因子选取得是否客观合理，国家气候中心近期对已发布的74项环流特征量更改，对比从中寻找与白城气候变化相关的因子，为短期气候预测增加预报因子是相对理想方法。

简介：摘要超临界锅炉具有良好的节能环保效益，在火电厂中被广泛应用，若出现故障，将会严重影响到火电厂的正常生产。本文结合某火电厂超临界锅炉末级过热器短期超温爆管事故，对其爆管原因进行分析，并提出了相应的预防措施。

简介：摘要以IGS中心提供的2010-2014年的电离层总电子含量(TEC)数据作为实验数据，利用ARIMA模型对TEC进行分析以及短期预报，主要分析ARIMA模型在不同时空环境下的预报精度以及ARIMA模型在中国地区的适用情况。结果表明ARIMA模型预报5d的平均相对精度为86.7%，平均绝对偏差为1.83TECu，且该模型在中国地区的预报精度较高。

简介：摘要武汉轨道交通2号线已开通多年，随着客流的不断增长，部分车站乘客较多，特别是节假日高峰时段列车车厢内拥挤严重，为了更好的做好车站客运组织工作，有必要对2号线客流特征进行分析，并进一步预测短期客流情况，以便掌握最新的客流特征参数和拥挤度。

简介：摘要国家电力产业如今随着“三集五大”经营政策的改革深化，电力系统下各网省供电公司、电力生产部门、及其直属单位等电力组织机构已逐渐走向了集约化运营管理之路，目的是为了进一步有效推进电力系统各网点及部门单位转变发展方式，实现可持续化运营与发展。本文主要分析探讨了电力企业生存发展中劳动组织优化情况，以供参阅。