基于改良灰色理论的电网短期负荷预测算法

在分析传统灰色负荷预测理论与GM（1,n）模型的基础上,再次对GM（1,n）模型进行改进,以解决由于传统的灰色理论对原始数据要求的严格造成预测结果误差较大的问题。实验表明,用此方法建立的负荷预测模型,在预测精度上有较大的提高,为今后灰色理论模型的改进提供了一定的依据。     

解放思想 与时俱进——从实际出发做好大学生思想政治工作

<正> 为加强大学生的思想教育工作,我们对某学院某系2001级新生进行问卷调查,意在充分了解学生的思想品德、学习及生活情况的同时,把握学生的思想脉络,针对性地解决实际问题。     

基于DGA的反馈云熵模型电力变压器故障诊断方法研究

为了解决变压器故障诊断中存在的随机性和模糊性问题,提出了基于反馈云熵模型的电力变压器故障诊断新方法。通过对大量电力变压器故障征兆及故障类型的统计分析,并将其视作云滴输入贝叶斯反馈逆向云发生器中,得到故障特征气体的云模型参数值,构建变压器故障诊断标准正态云模型。将云关联系数和信息熵理论有机结合起来,降低了对单个标准正态云模型的依赖性,充分挖掘变压器油中溶解气体所包含的故障信息,提高了变压器故障诊断的准确率。通过不断丰富输入样本、修正云模型参数值的方法,可以进一步提高模型诊断效果。实例分析结果表明该模型的故障诊断准确率较高,并具有较好的理论价值和应用前景。     

解放思想与时俱进--从实际出发做好大学生思想政治工作

为加强大学生的思想教育工作,我们对某学院某系2001级新生进行问卷调查,意在充分了解学生的思想品德、学习及生活情况的同时,把握学生的思想脉络,针对性地解决实际问题.……     

数据挖掘技术在水库调度中的研究与应用

水文预报对于水库调度、洪水控制、发电、灌溉等工作至关重要。从目前的研究情况看，各种传统的径流预报方法用于中长期径流预报时，预报精度都比较低。本文首先介绍了数据挖掘的基本知识，并将基于神经网络的数据挖掘方法应用于水文预报中，使用boosting回归算法建立数据挖掘模型，进而发现和挖掘水库调度的内在规律和潜在效能。     

适用于非常模信号的常数模新算法

常数模算法在对非常模信号进行均衡时,稳态均方误差无法收敛至零.对常数模算法中的代价函数进行修正,该代价函数能将非常模信号的多个幅度模值变换成单一幅度模值,从而使新算法的稳态均方误差为零.理论分析和仿真结果证明了新算法的优良性能.     

面向电力行业人才需求的高等院校电气工程实践教学改革探讨

随着智能电网、能源互联网、泛在物联网等大量新技术的涌现,电力行业对电气工程专业应用型和创新型技术人才的需求愈加旺盛.而工程教育认证正是面向企业和社会需求,以培养学生利用理论知识解决复杂工程问题能力为宗旨的一种国际通用的工程师资格认证.文中以南昌工程学院为例,以工程教育认证要求为导向,分别从实践教师团队建设、实践教学模式改进、实践教学体系优化以及多维度评价等多方面进行研究.从以学科为导向转为以行业需求为导向,实现从传统应试教育向具有工程问题解决能力的实践教育的转型,培养满足电力行业需求的复合型创新人才,从而提高电力行业人才队伍的生产力和创造力.