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应用网络分析法的发电企业运营绩效综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力企业绩效评价过程定性指标难以定量化处理和指标之间相互关联与依存的问题,构建了发电企业运营绩效综合评价指标体系,分析了评价指标之间相互影响和制约关系,建立了基于网络分析法(analytic network process,ANP)的发电企业运营绩效综合评价模型,推导了模型求解的具体过程。以某发电企业的4家电厂为例,应用基于ANP的绩效评价模型对电厂运营绩效的效用值排序,为发电企业优化运营绩效提供决策支持。实例研究和对比分析验证了基于ANP的发电企业运营绩效综合评价的可行性和有效性。 相似文献
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试验表而活性剂在干洗剂中的去污作用以及抗静电剂加入后对洗涤效果的影响.以纯棉、涤纶、全毛白色织物为实验主体,模仿沾染天然纤维污垢,对几种表面活性剂进行配比与筛选,采用系统实验和测试方法,获得干洗助剂及抗静电剂的较好配方.试验证明:洗涤过程中,在干洗剂中加入表面活性剂后,不仅能有效防止污垢再沉淀,也有助于水溶性污垢的去除;抗静电剂的加入对织物的洗涤效果影响很小. 相似文献
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以四乙烯五胺、环氧氯丙烷及三乙胺为主要原料,制备了无醛固色剂FZ-1,并将其应用于染色后锦纶织物的固色整理,通过对固色剂用量、pH值、固色温度、固色时间、焙烘温度及焙烘时间等条件的研究,优化出最佳固色工艺,即固色剂用量为60g/L,固色液pH值为6,温度为70℃,时间为30min,焙烘温度为110℃,焙烘时间为3min.经固色整理后的染色锦纶织物,湿摩擦牢度达到3级,皂洗牢度达到4级,干摩擦牢度可达到4级以上. 相似文献
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基于RBF神经网络分位数回归的电力负荷概率密度预测方法 总被引:9,自引:0,他引:9
针对电力系统短期负荷预测问题,在现有的组合预测和概率性区间预测的基础上,提出了基于RBF神经网络分位数回归的概率密度预测方法,得出未来一天中任意时期负荷的概率密度函数,可以得到比点预测和区间预测更多的有用信息,实现了对未来负荷完整概率分布的预测。中国某市实际数据的预测结果表明,提出的概率密度预测方法不仅能得出较为精确的点预测结果,而且能够获得短期负荷完整的概率密度函数预测结果。 相似文献
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考虑温度因素的中期电力负荷概率密度预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负荷对电力系统中期负荷分布规律的影响,提出基于神经网络分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法。根据连续的条件分位数函数预测中期负荷在某天的概率密度,获得更多关于中期负荷预测信息。同时,通过比较在考虑温度因素下和不考虑温度因素下的条件概率密度预测曲线以及峰值对应的点预测值,可以得出,预测当天温度对中期负荷预测有较重要的影响,这为降低中期电力负荷预测的不确定因素提供了更多的决策信息和预测结果。 相似文献