基于Azure机器学习平台的大学校园用电分析与预测

校园能耗监测平台的建设,为我国校园用电情况的分析和预测提供了数据支撑。本文基于福州大学校园能耗监测平台提供的历史用电数据,通过微软Azure机器学习平台对于福州大学校园的用电情况进行了数据分析,进而总结了影响用电量的两大因素:气温与工作日程安排。根据分析结果,本文进一步提出了基于用电突变气温的分段式预测方法,并通过测试数据证明了该方法能够有效提升用电量预测的精度。     

热管技术开发和应用的新进展

本文着重从热管余热回收设备、机电产品热管散热器和管式太阳能集热器等方面着重介绍了近几年来711研究所热管技术研究和产品开发方面的新进展,并对其市场前景进行预测。