排序方式: 共有11条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
四川省营山县人民医院迁建及康复养老中心建设项目历经3年,全面完成建设任务(见图1).该项目总建筑面积10.2万m2,包括门诊大楼及医技楼、住院楼、感染科楼、地下车库及设备用房等,项目建成后成为四川省规模最大、设施最完善的县级医院,为当地人民群众提供更加优质全面的医疗服务.公司在项目开工伊始就制定了创建中国安装工程优质奖(中国安装之星)的创优目标,项目部针对施工难点,成立相关课题攻关小组,取得了三项实用新型专利、五项四川省工程建设工法,以科技创新提升管理效率,以科技创新助力建筑优质精品工程. 相似文献
3.
电价的合理制定在资源配置、节能减排、企业发展和居民生活等方面具有重要意义。从电力的消费者和生产者两方面同时分析,并考虑消费需求侧的异质性,构建以用户满意度最大为目标的阶梯电量优化模型。同时,基于Ramsey定价理论确定各阶梯电价,并兼顾电力企业的盈亏平衡和各类用户的弹性需求变化,提出峰谷分时阶梯电价联合模型。经实例表明,该定价联合模型有利于引导用户合理用电和电网的峰谷平衡,并体现了公平负担的原则。 相似文献
4.
5.
6.
7.
针对传统boost电路升压比不高的缺陷,改进了一种组合式光伏发电直流升压电路,该电路结构前端采用boost电路和半桥电路串联组合成的升压逆变电路,用隔离变压器实现两级升压,副边采用副边移相控制的一种改进的三电平结构。改进后电路的开关管数量增加,电路中的开关管均实现软开关,从而减少开关过程中的损耗,电路的效率提高。该电路的特点:(1)电路结构简单明了;(2)平均电压增益较高,为后端的逆变提供一个较高的电压;(3)所有开关管实现软开关功能,效率提高。 相似文献
8.
9.
为了提高光伏发电功率预测的精度,本文在结合灰色预测算法(GM)与神经络预测算法优点的基础上,提出一种基于灰色径向基函数(Radical Basis Function, RBF)和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后,运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证,得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%,其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。 相似文献
10.