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1.
广东电网公司在不断发展的过程中,始终高度重视教育培训在企业人才培养中的地位和作用,用更强烈的忧患意识、更宽阔的视野和更长远的眼光来重新审视公司的教育培训,找出短板,大胆创新,系统谋划,构建教育培训管理体系新模式,多形式开展内训师队伍建设,实现教育培训快速发展。  相似文献   
2.
电力系统的高速发展对电力企业管理水平和职工队伍整体素质提出了更高的要求,但目前电力企业员工的专业素质还不能适应电力工业快速发展的需要。而教育培训工作在企业发展和进步中发挥着重要的推动作用。本文针对长期困扰企业的一线员工的教育培训定位、管理、实施、发展等一系列问题,在对广东电网公司一线员工的培训需求进行充分调研的基础上,总结了制约培训发展的主要因素,分析了公司一线员工的培训需求。  相似文献   
3.
电力系统的高速发展对电力企业管理水平和职工队伍整体素质提出了更高的要求,但目前电力企业员工的专业素质还不能适应电力工业快速发展的需要。而教育培训工作在企业发展和进步中发挥着重要的推动作用。本文针对长期困扰企业的一线员工的教育培训定位、管理、实施、发展等一系列问题,在对广东电网公司一线员工的培训需求进行充分调研的基础上,总结了制约培训发展的主要因素,分析了公司一线员工的培训需求。  相似文献   
4.
基于分形的社会总用电量及其构成预测   总被引:16,自引:2,他引:16  
该文根据分形拼贴定理,由分形插值方法求取一个吸引子与电力负荷历史数据相近的迭代函数系统(IFS),建立分形预测模型,实现电力负荷预测。检验点的预测结果表明,最大相对误差为-2.92%,平均相对误差为-0.40%。该方法不存在收敛问题,数据收集简便,具有较好的实用价值。另外,该文应用N阶迭代累加和构造分形,应用分维定义对用电量构成的发展趋势进行分形预测,3项经济指标,6个检验点的预测结果表明,最大相对误差为2.5%,平均相对误差为0.46%。该方法同样不存在收敛问题,计算速度较快,也具有较好的实用价值。  相似文献   
5.
针对汽轮机转子振动故障的特点,根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障数据,运用分形盒维数、ARMA自谱函数、ARMA模型的二维双隐层神经网络和小波包分析方法研究了振动故障的非线性特征,进行故障诊断。诊断结果表明:不同故障盒维数不同,采用盒维数能够较好的对故障类型进行判别;各种故障的自谱函数幅值分布在不同的频段,有较好地区分度;采用ARMA模型的二维双隐层神经网络进行故障诊断,可以得到各种故障检验样本与目标函数在欧氏空间的最小距离,有较高的故障辨识力;运用小波包分析方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状况,根据不同故障发生时的频谱特征,识别出不同的故障。  相似文献   
6.
电力负荷预报是电力系统的重要工作之一 ,电力系统年负荷为非线性时间序列 ,文章根据时间序列的理论与方法 ,在分析电力系统历史负荷非线性时间序列运动轨迹的基础上 ,得出了年电力负荷数据由时间序列的典型分解式及选择期望值为噪声项的概率模型 ,并采用最小二乘法拟合趋势项 ,再根据参数估计和数据拟合优度的检验结果对时间序列未来取值进行预报。对电力负荷时间序列R/S分形分析进一步表明了预报值的合理性 ,也预示了今后 2 0~3 0年内电力负荷会持续、稳定增长。  相似文献   
7.
电力系统负荷分形预测及R/S分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
电力负荷具有分形市场假说(FMH)的主要特征。根据分形拼贴定理,由分形插值方法求取一个吸引子与电力负荷历史数据相近的迭代函数系统(IFS),以建立分形预测模型,实现电力负荷预测。预测结果表明,该方法不存在收敛问题,数据收集简便,具有较好的实用价值。用电力负荷时间序列 分形分析进一步表明了预测值的合理性。  相似文献   
8.
电力负荷预报是电力系统的重要工作之一。广东电力年负荷为非线性时间序列.根据时间序列的理论与方法.在分析广东电力历史负荷非线性时间序列运动轨迹的基础上.发现其电力负荷数据可由时间序列的典型分解式表示。选择期望值为噪声项的概率模型.并采用最小二乘法拟合趋势项,再根据参数估计和数据拟合优度的检验结果对时间序列未来取值进行预报。对广东电力负荷时间序列R/S分形分析进一步表明了预报值的合理性.也预示了今后20~30年内广东电力负荷的持续稳定增长。  相似文献   
9.
基于分形盒维数的汽轮机转子振动故障诊断的实验研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
汽轮机转子是汽轮机故障预测及诊断问题的一个重要方面.利用振动信号或状态量对设备进行诊断,是设备故障诊断中最有效、最常用的方法.本文在Bently实验台上进行了实验,模拟电站汽轮机转子的不对中、不平衡、碰摩和轴承松动4种故障的振动过程.根据汽轮机故障的分形特征,采用分形盒维数方法进行了不同故障试验数据的分形盒维数研究计算.结果表明:碰摩状况下的轴心轨迹最为混乱且呈现雪花状,其对应的分形盒维数也最大;不平衡时的轴心轨迹较为平滑,其对应的分形盒维数最小;不对中故障及松动故障的分形盒维数居中.因此,分形盒维数在进行汽轮机转子故障类型诊断时有更好的区分度.  相似文献   
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