电力行业各类标准学习

最新推荐文章于 2025-12-06 17:00:00 发布
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#学习

电压互感器技术标准执行指导意见
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shenchen2010
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大数据领域数据中台的电力行业能源管理
AI天才研究院
05-24 1065
在当今数字化时代，电力行业面临着巨大的挑战和机遇。随着电力系统的日益复杂，能源管理的难度不断增加，传统的管理方式已经难以满足高效、智能、可持续发展的需求。大数据技术的兴起为电力行业提供了新的解决方案，而数据中台作为大数据领域的核心概念，能够整合电力行业内分散的数据资源，实现数据的高效利用和共享。本文的目的在于深入探讨大数据领域数据中台在电力行业能源管理中的应用，包括其原理、算法、实际案例以及未来发展趋势等方面。
电力知识图谱：电力行业知识资源建设及场景化应用
u013250861的博客
08-27 1205
电力大数据时代的来临，使得基于人工智能、云计算、物联网的技术在电力行业之中得到了广泛的应用。而对于各个行业的创新与发展而言，知识图谱技术成为全新动力，针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。本文聚焦在电力行业，以整合行业内知识资源为目标构建知识图谱，提供了场景化专业知识搜索、精准知识推送、决策支持等形态的知识应用，服务于该行业内的从业人员、企业机构及行业决策者。本文将分享知识图谱在电力行业应用上的一些探索和实践。1. 电力知识体系构建2. 电力知识图谱构建3. 应用场景4. 落地应用及感受。
【深度学习实践】如何降低电力行业的运维成本，提高巡检智能水平
ZicoChan的博客
04-17 2089
盛夏的广东，酷热难耐。 当大多数人在空调房里尽情享受着电力带来的清凉时，有一群人却不得不冒着高温在户外奔波工作，他们就是南方电网广东电网公司的电力巡检人员。 炎炎烈日下，为了保障自身人身安全，电力巡检人员需要穿上棉质的长袖长裤工作服，头戴安全帽进行室外设备的巡视和检查工作。“走一圈下来全身都是汗水，衣服都可以挤出水来”，南方电网广东能源技术公司机器人事业部的杨英仪博士如此描述夏日室外巡检工作的...
网络安全学习路线浅谈及各类杂项
gyn2003的博客
08-03 1713
本文浅谈网络安全渗透测试学习路线及各类杂项，涵盖就业岗位、安全工具，持续性发展等
【电行业工作者学习】高级电工学习计划与路线
小眼睛僵的博客
03-27 1504
那根钢笔他一直留着，英雄牌的。还有姥姥姥爷说现在的手机真好用，比过去的电报传真都方便好用。很荣幸可以拿一本书的扉页来开始我今天的博客。我作为他的外孙女倍感荣幸，也希望可以和他一样学习更多知识，用科学科技造福人类。作为他的家人，很荣幸小时候在他的教导下成长，凡事都认真踏实努力勤奋。我姥姥姥爷亦是如此，他们有很多证书，从参加工作开始，不管什么都要让自己最优秀，知识点全部掌握，我知道这对我们电力行业从业者来说每一个知识点都可以救命。到现在为止家里还有好多他们工作时候获得的证书，也一步一步成长成为了工程师。
人工智能电力行业应用,人工智能的需求分析
shirley67269的博客
08-19 3009
2.配电自动化简介配电自动化指：利用现代电子技术、通信技术、计算机及网络技术与电力设备相结合，将配电网在正常及事故情况下的监测、保护、控制、计量和供电部门的工作管理有机地融合在一起，改进供电质量，与用户建立更密切更负责的关系，以合理的价格满足用户要求的多样性，力求供电经济性最好，企业管理更为有效。此外，可关断器件组成的换流器，由于采用了可关断的电力电子器件，可避免换相失败，对受端系统的容量没有要求，故可用于向孤立小系统(海上石油平台、海岛)供电，今后还可用于城市配电系统，并用于接入。
电力系统信息化基石：IEC CIM标准详解与应用
weixin_30248619的博客
06-14 1691
IEC CIM标准，即国际电工委员会（International Electrotechnical Commission）的公共信息模型（Common Information Model）标准，是一种在电力行业中广泛采用的数据模型和标准。其目标是提供一种统一的数据表示方法，以便在不同的电力系统应用程序之间实现互操作性。IEC CIM标准的发展历程始于20世纪末，最初是为了解决电力系统中的数据交换问题。
学习电机电控
qq_40844444的博客
12-03 876
以下是学习和精通电机电控的详细步骤和过程，以及每个步骤的相关学习资料：
深度学习大模型学习100tips
热门推荐
xw555666的博客
11-07 2万+
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
精选资源
电力行业规范大全（蓝天版）（第2部分）
06-22
电力行业规范大全（蓝天版）（第2部分）是一份重要的资源集合，包含了电力行业的各类规范和标准，总计300份文档。这些规范和标准是电力行业运行、设计、施工、运维等各个环节的重要依据，确保了电力系统的安全、稳定...
电力行业规范大全（蓝天版）（第5部分）
06-22
电力行业规范大全（蓝天版）（第5部分）是一份重要的资源集合，包含了218份文档，专门针对电力行业的各类标准和规范。这一部分的知识点涵盖了电力行业的多个方面，旨在确保电力系统的安全、高效、环保运行。以下将对...
电力行业规范大全（蓝天版）（第3部分）
06-22
电力行业规范大全（蓝天版）（第3部分）是一份重要的资源集合，包含了422份文档，旨在为电力行业的从业者提供全面、详尽的行业准则和标准。这些规范是确保电力系统安全、稳定、高效运行的基础，对于设计、施工、运维...
基于SpringBoot+Vue的电力知识库与在线学习平台后端Java设计源码
10-02
电力知识库的设计旨在收集和整理电力行业的各类知识资料，通过电子化管理，便于用户查询、学习和交流。知识库不仅需要具备资料的上传下载、搜索查询等基础功能，还应涵盖电力系统的相关理论知识、设备使用说明、行业...
电力行业电气工程及其自动化专业应聘时必知.doc
06-23
在电力行业电气工程及其自动化专业应聘时，求职者...电力行业的电气工程师在保障能源供应和推动社会经济发展方面扮演着极为重要的角色，因此对于希望进入这一领域的专业人才来说，不断学习和提升自身能力是必不可少的。
探索 10bit 100MS/s 流水线Pipelined ADC电路：0.18um工艺下的宝藏学习资源
最新发布
qq__27699885的博客
12-06 355
10bit 100MS/s 流水线Pipelined ADC电路，采用0.18um工艺，直接可以用，直接可以跑仿真，包含实际电路和各模块的测试电路，有效位9.5bit，适合学习。最近在研究ADC电路相关内容，发现了一个超赞的 10bit 100MS/s 流水线Pipelined ADC电路，基于0.18um工艺设计，简直就是学习ADC的神器，必须来和大家分享分享。
vite学习
qq_41549657的博客
12-04 615
核心优势极速开发启动：开发阶段不打包，直接让浏览器加载原生ESM,配合ebuild预购建第三方依赖，启动时间从webpack的秒级变为毫秒级热更新（HMR）快:只更新修改的模块，而非全量重建，大型项目热更新耗时<10ms按需编译：开发阶段仅编译当前请求的模块，而非全量打包内置对Typescript、JSX、CSS、静态资源的支持，无需复杂配置生产环境优化：基于Rollup打包，输出高度优化的静态资源，兼顾开发销量和生产性能<docs>Vite 处理.vue。
算法题归类学习
qq_43751506的博客
12-05 351
删除排序链表中的重复元素II（LeetCode 82） - 全删除。删除排序链表中的重复元素（LeetCode 83） - 保留一个。删除链表的倒数第N个结点（LeetCode 19） - 快慢指针。二叉树的最大深度（LeetCode 104） - DFS/BFS。二叉树的最近公共祖先（LeetCode 236） - 递归查找。二叉树的层序遍历（LeetCode 102） - BFS队列。二叉树的中序遍历（LeetCode 94） - 递归/迭代。环形链表（LeetCode 141） - 快慢指针判环。
【Prompt学习技能树地图】LangChain原理及应用操作指南
致力于成为一名data scientist 的奋斗者
12-03 682
基础层主要解决两个核心问题：模型调用的统一化和数据存储的标准化。通过抽象接口设计，为上层应用提供了稳定、可预测的编程模型。表3.2：基础层核心组件概览组件类别核心功能解决的关键问题典型实现模型抽象统一模型调用接口屏蔽不同模型API差异存储抽象统一数据访问方式标准化各类存储系统操作文档处理多格式文档加载与转换统一文档处理流程PDF、HTML、Markdown解析接口规范定义标准化调用契约确保组件间兼容性BaseLLM、VectorStore接口。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 710
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
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