简介：摘要：本论文以探讨汽车检测技术专业人才培养模式为主题，从培养目标、建设思路以及模式改革与创新等方面进行深入研究。在汽车行业日益发展的背景下，如何培养具备全面素质和实际应用能力的专业人才成为了迫切需求。本文首先明确了汽车检测技术专业人才培养目标，包括培养高水平的技术专家、强化综合能力以及培养环保和安全意识。接着，讨论了在培养模式的建设思路方面，明确专业人才培养定位和与产业链的对应性的重要性。最后，详细阐述了人才培养模式改革与创新的策略，包括创建以能力培养为核心的教学模式、增加先进的教学设备和自主研发教学设备，以及构建全新的校外教学体系。通过这些措施，我们可以培养出更适应行业发展需求的汽车检测技术专业人才。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：电气继电保护技术在电力系统中扮演着至关重要的角色。然而，传统的继电保护技术存在一些问题，如准确性和效率方面的局限性。深度学习技术的出现为故障预测与诊断带来了新的机遇，其在数据处理和模型训练方面具有独特优势。本文提出了基于深度学习的电气继电保护故障预测方法，通过数据准备、特征提取和模型设计，实现了更精准的故障预测与诊断。未来，深度学习在电气继电保护领域的发展将面临挑战，但也将带来更多的技术创新与应用前景。

简介：摘要：目前，我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置（PMU）为代表的高精度量测装置，可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时，PMU主站存储了电网大量历史运行数据，为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型，以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力，能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练，避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制，本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。

简介：摘要：电力系统作为现代社会的神经系统，承载着能源供应的重要职责。本文探讨了传统的电力系统故障诊断方法存在的局限性，引出深度学习技术在电力系统故障诊断中的应用前景，通过讨论基于深度学习的电力系统故障诊断与恢复方法如对数据采集与预处理、特征提取与选择、模型建立与训练等方面的研究，为电力系统的稳定运行和故障恢复提供有效的技术支持。