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新型电力系统下物资管理研究探讨
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凝结水精处理系统周期制水量小的原因查找及运行优化方案研究
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强化企业科技创新主体地位,着力打造创新型国企实践研究
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反渗透膜技术在电厂化学水处理中的实践研究
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220kV变电站主变压器安装与调试施工要点研究
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电力系统配电自动化及其故障处理
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浅析电力工程及其自动化技术应用能力及安全性
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摘要:
电力工程是现代社会基础设施的核心组成部分,其重要性在于确保电力的稳定供应和高效分配。随着技术的进步,电力系统逐渐引入自动化技术,以提升系统的运行效率和安全性。自动化技术的应用不仅优化了电力系统的监控和控制能力,还在故障预警和维护管理方面发挥了重要作用。然而,电力工程自动化技术的实施也带来了一系列挑战,包括设备选型、数据处理、安全管理等。因此,探讨电力工程及其自动化技术的应用策略和实际效果,对提高电力系统的整体性能具有重要意义。文章阐述了电力工程自动化技术的应用能力,探讨了电力工程的安全性分析,提出了电力工程及其自动化技术应用策略,旨在提高电力系统的运行稳定性和管理效率,为电力企业提供理论上的参考与借鉴。
浅谈汽轮机轴瓦的常见故障及检修技术
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人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究
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大数据与人工智能技术在企业保卫领域的应用研究
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海上风电单桩基础风机整体安装技术的探讨
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浅析无线测温技术在光伏电站安全管理中的应用
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现代机械设计中的减振降噪技术研究
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基于自注意力机制和CNN-LSTM深度学习的对虾投饵量预测模型
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摘要:
为提高对虾饲料的利用率,减少养殖成本,提高养殖效益,提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据,通过CNN挖掘输入数据间的内在联系,提取出数据特征信息,利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息,使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性,进一步提升模型的性能。结果表明,本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型,其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明,本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测,可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。
温度对驼背鲈幼鱼生长、耗氧和热耐受性的影响
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摘要:
为研究温度对驼背鲈Cromileptes altivelis幼鱼生长、耗氧和热耐受性的影响,试验设置低温组(24℃±1℃)、常温组(28℃±1℃)和高温组(32℃±1℃),每组设3个平行,每个平行放体质量为(21.38±1.27) g的驼背鲈幼鱼30尾,养殖试验共进行56d,试验结束后分析其生长、耗氧和热耐受性等指标的变化。结果表明:驼背鲈幼鱼在水温为24~32℃时均能较好生长,水温28℃时其生长性能最佳,体质量增长率达(55.81±8.15)%,显著高于24、32℃组(P<0.05);驼背鲈幼鱼耗氧率和窒息点随水温的升高而升高,在24、28、32℃时耗氧率分别为(0.20±0.01)、(0.23±0.02)、(0.28±0.02)mg/(g·h),窒息点分别为(1.55±0.04)、(1.81±0.06)、(2.18±0.12) mg/L;温度系数(Q10)分析发现,试验鱼对高温区间(28~32℃)温度变化的敏感性高于低温区间(24~28℃);驼背鲈幼鱼的临界耐受温度随养殖温度升高而升高,24~32℃下的临界高温(θC,h)和临界低温(θC,l)分别为37.12~41.05℃和12.70~17.76℃,正常生长水温下驼背鲈对升温的敏感性弱于降温;32℃组幼鱼肝脏和鳃组织HSP70蛋白表达量均显著高于其他温度组(P<0.05)。研究表明,在本试验条件下,背鲈幼鱼耗氧率、窒息点随温度升高而升高,高温32℃对其生长具有抑制作用,在适宜水温28℃时其存活率和生长速度最佳。
海洋风电支撑结构的随机性动力优化设计
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新能源发展下电力营销市场开拓的有效策略
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基于电力市场改革的电力营销管理探究
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