简介:摘要:本文通过对影响后勤保障效能的因素分析,建立保障效能评估模型,并通过应用实例对保障效能评估方法进行研究,为后勤保障决策提供参考。
简介:摘要:随着我国经济的不断发展,各行业的规模在不断扩大,对于电力资源的需求也在逐渐增多,因此我国不断推动着水电工程的建设工作,而要想保证整个水电工程能够更加良好的向相应的单位提供充足的电力资源,就必须要保证整个水电发电设备的稳定运转,因此安排相应的水电运行班组,进行安全管理工作是非常有必要的。通过设置相应的水电运行,班组安全管理工作时机,能够及时的对当前水电系统当中的发供电设备进行检测和维护,保证整个系统长期处在稳定运转状态,从而有效地向相应区域传输充足的电力资源,这就需要相应的水电工程单位要不断提升整体水平,因此通过对当前在管理过程当中存在的问题进行分析,不断的进行完善,保证整个班组安全管理的效能。
简介:摘要:随着科学技术的发展,我国的光伏电站建设有了很大进展,光伏电站对于高效管理、优化产出、提升效率的需求愈发迫切。在双碳背景下,绿色低碳发展已经成为未来新型发展方向,我国将大力构建以光伏、风力等清洁能源为主体的新型电力系统,提高光伏电站收益的重要性日益凸显,分布式光伏电站的安全管控能力如何提升已迫在眉睫,探索人工智能技术在分布式光伏电站场景下的业务应用成效已然成为新的挑战。随着光伏发电在智能化管理方面的作用下,针对当前发展趋势,提出一种基于光伏电站的AI智能系统研究与应用,在烟火、积灰算法模型和云端智能监测平台系统的共同作用下,实现全域火灾隐患和积灰缺陷监测,实现光伏电站收益的提升,降低区域电网的运行压力。作为清洁能源的重要组成部分之一的太阳能,在我国的发展战略规划中占到极大比重,其中以光伏发电技术的研究和应用最为突出,获得了重大突破,国家愈来愈重视光伏电站项目的建设,随着光伏电站项目的实施,光伏电站面临如何科学运维的问题。本文就光伏电站的状态评估方法进行研究,以供参考。
简介:摘要 : 我国社会经济快速发展对电网的安全供电提出新的要求,而变电站的安全稳定运行对于国家电力的正常发展具有重要意义。对当前常规变电站运行风险评估范围狭窄、所评估结果精准度低下的问题,提出并设计电力设备监控大数据挖掘的变电站运行风险评估研究。利用大数据挖掘技术,采集数据信息,监测并统计变电站设备状态。通过控制中心执行命令,完成数据预处理。在此基础上寻找数据中的隐藏信息,依据相关判别规则,并通过有效手段保证预处理的可靠性,全面评估变电站风险情况。利用变量交换时间序列数据,确定其置信区间,结合实际情况完成风险识别,根据识别结果,建立风险评估模型。设计仿真实验验证其有效性,实验结果表明,与常规风险评估模型相比较,将电力设备监控大数据挖掘技术应用于变电站运行风险评估后,其评估范围更广泛,所得结果更为精准。