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发电公司适应电力市场化运营的信息化建设 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了在电力体制改革的背景下,为使发电公司能够在激烈的市场竞争中获得主动权,如何从管理及信息战略的角度出发对发电公司已有的信息系统加以改进甚至再造。着重探讨了市场环境下发电公司信息化的发展趋势、信息整合的总体框架及实现的关键技术,最后介绍了发电公司竞价辅助决策系统的主要功能模块及其与厂级监控信息系统在功能上的区别。 相似文献
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太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络对太阳能电池板图像进行自动识别分类。利用Tensorflow平台Tensorboard的可视化性能,对经典卷积神经网络Le Net-5模型进行结构改善和超参数的调整,并将改进LeNet-5模型与经典LeNet-5模型和支持向量机的分类结果互相对比,结果表明改进LeNet-5模型的分类效果最优。 相似文献
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比较了在目标函数为购电费用最小时,按照系统边际电价和按照机组实际申报价格进行结算的两种方法的优劣,认为目前电力市场按机组实际申报价格结算有一定的优势.讨论了两种典型的报价曲线在不同结算方法下的竞价原理.可以为电力市场中结算方法的规则设计提供理论上的依据及参考. 相似文献
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