电力交易员职业标准-----达到基本入行标准(四级/中级)题库-----职业鉴定理论篇-----单选题目6~题目10-----持续更新

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2024 年电力交易员(中级工)职业鉴定理论考试题库

注意:每道题下面都会放相关知识点,不会的去查。每做完5道题,末尾会以表格形式放出每道题的答案,一定要先自己做,如果不会就从给出的相关知识点找答案,找到自己认为正确的答案后,再去末尾表格对答案。

  1. 电力系统内发生()危及电网安全,电力交易机构、电力调度机构可依法采取市场干预措施。

A、重大事故
B、一般事故
C、轻微事故
D、特别重大事故


中华人民共和国国家发展和改革委员会令—第 18 号----《电力市场监管办法》已经2024年4月8日第10次委务会议审议通过,现予公布,自2024年6月1日起施行。

https://www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11366/202405/content_6954200.html

第五章 电力市场干预与中止,第二十三条规定
在这里插入图片描述

  1. 2024 年各地市场化电力用户(含代理购电)年度电力中长期合约电量应不低于上一年度上网电量的(____)%。

A、60
B、70
C、80
D、90


国家发展改革委 国家能源局关于做好2023年电力中长期合同签订履约工作的通知------发改运行〔2022〕1861号

https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-12/23/content_5733220.htm

“一、确保市场主体高比例签约”中规定
在这里插入图片描述

  1. 关于输电损耗的承担方式,下列说法正确的是(____)

A、输电损耗原则上由卖方承担
B、输电损耗原则上由买方承担
C、输电损耗可由市场主体独立确定承担方式
D、输电损耗不可由市场主体协商确定承担方式


这是个常识性问题,但是大部分人都不知道了,现在大家都用小程序直接交电费。以前家里交电费的时候都会标注承担电网输电损耗的。这些损耗是由用户承担的。

  1. 售电人的义务包括按照合同的约定向(_____)出售符合国家标准和电力行业标准的电能。

A、发电企业
B、售电公司
C、购电人
D、售电人


各省都会发布购售电合同的示范文本,而售电人是很早的叫法了,这里找到了2011年购售电合同(示范文本)_国家能源局浙江监管办公室

https://zjb.nea.gov.cn/xxgk/zcfg/202309/t20230914_75917.html

第3章 合同双方的义务,3.2 售电人的义务包括,3.2.1条规定
在这里插入图片描述

  1. 一般而言,在短期情况下,当市场价格低于平均可变成本时,厂商应(____)生产。

A、加快
B、停止
C、正常
D、减慢


典型的微观经济学知识,是必会的基础知识,参考这篇文章《电力系统经济学原理第二章-----经济学基本概念》

https://blog.youkuaiyun.com/grd_java/article/details/142586069

研究生产者收入即可知道,边际生产者是没有任何利润和净剩余的,如果市场价格低于边际成本就是亏本买卖。而之后文章中也介绍了短期变动成本,对于生产者来说,如果市场价格低于变动成本,结果是一样的。下图是原文中的内容截图:
在这里插入图片描述

题号答案
6A
7C
8B
9C
10B
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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