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关键词： 大数据分析   火电厂深度调峰   策略优化  

摘要： 电力市场之底景,火力之厂况朝向峰值调控者矗立。大数据,一把解锁优化调峰策谋之钥匙。火电厂,需建立一座调峰战略优化之高塔,借助大数据之筑力,握住掌控盘。运营数据、市场价格,乃至电力需求,全由大数据技术皆能盈揽,精准预知电力市场之风涨云涌,需求峰值之高低短长,洞察秋毫,洞明掌心。大数据之分析恰当,调峰优化之策矣生矣形。目标明确,经济效益与调峰效率,二者并存,并肩行走。倚重大数据分析,提升峻峭,火电厂之深度调峰策略优化得以高瞻远瞩,致使经济效益与能源利用效率之双翼兼备,翱翔天际。此种研究,将为火电厂策略调整之路线图,满足电力市场变动需求之罗盘,理论与实践,砥砺前行。

关键词： 大数据分析   机器学习   数据挖掘   台区线损  

摘要： 阐述通过收集大量的台区电力数据,建立一个台区线损的数据集。采用机器学习和数据挖掘算法对数据进行分析和处理,针对潜在的线损问题,提出优化策略,包括线路改造、设备优化和运行管理。

关键词： 人工智能   校园一卡通   大数据分析   智慧校园  

摘要： 当前,人工智能技术在校园一卡通系统大数据分析与应用中展现出巨大潜力。从数据采集、处理到分析应用,智能算法对于提升校园管理效率和学生服务质量,优化资源配置具有很大帮助。本文通过深入案例剖析,阐明了人工智能驱动的一卡通系统在学生行为模式识别、个性化服务推荐及安全监管等方面的创新应用。结果表明,人工智能技术的合理运用大幅提高了校园一卡通系统的智能化水平,可为高校管理决策提供强有力的数据支撑和洞察。

关键词： 城市公共交通   大数据分析   出行特征   职住地识别  

摘要： 城市公共交通被认为是缓解交通拥堵、提高城市居民生活质量、加快城市内部人口流动最为有效的方式之一。近年来,随着新业态的出现,城市公共交通却面临一系列挑战与难题,而挖掘城市公共交通乘客出行规律对掌握乘客出行特点与需求、改善公交服务水平、破解城市公交发展瓶颈局面具有重要意义。通过对北京市城市公共交通刷卡大数据的深入挖掘,从出行量、出行天数、出行次数、出行链、出行空间、职住地等角度对乘客出行特征进行全方面、多角度分析,并据此为改善公交发展现状、提升服务水平针对性地提出改进建议。

关键词： 经济责任审计   大数据分析   信息技术   大数据技术   行政事业单位   大数据时代   审计提供   审计工作  

摘要： 在大数据时代,行政事业单位经济责任审计正在逐渐成为一种趋势。随着信息技术的发展,大数据分析为审计提供了更为全面和深入的数据支持,使得审计工作更加精准和高效。同时,大数据技术为审计提供了更多的可能性,可以通过数据挖掘和分析,揭示出更多隐藏在数据背后的规律和问题,为经济责任审计提供更全面的信息支持。

关键词： 大数据分析   跨境电商   物流效率   全球经济一体化   供应链管理   优化方法  

摘要： 本文旨在探讨基于大数据分析的跨境电商物流效率优化方法,研究目的是提高跨境电商物流效率。本文采用大数据分析方法对物流过程进行优化,通过构建物流效率评估模型,并结合实证分析和案例研究,揭示了大数据在跨境电商物流中的重要作用。研究结果表明,基于大数据分析的物流效率优化策略能够显著提高物流效率、优化供应链管理和运输路径规划,为跨境电商企业提供了有效的物流优化方案,对提高企业竞争力具有重要意义。

关键词： 大数据分析   智能技术   服务创新  

摘要： 阐述大数据与智能技术的创新,包括基于大数据分析的个性化服务、人工智能的自然语言处理技术、机器学习的预测分析技术、深度学习的图像识别技术。以智能家电为例,介绍人工智能创新应用。

关键词： 大数据处理   大数据分析   隐私保护  

摘要： 新时期发展背景下,大数据技术得到很多行业及领域的重视,且相关技术有着广泛的应用范围,为人们的生产生活提 供便利,提高了工作质效。而传统的大数据处理与分析模式中,用户缺乏隐私保护意识,相关部门缺少对隐私保护的重视,导致频 繁出现用户隐私被泄露的问题,威胁用户安全。本文围绕大数据处理与分析中的关键隐私保护技术展开分析,总结归纳大数据处 理和分析中存在的隐私保护问题,并提出解决此类问题的有效对策,旨在强化对用户隐私的保护,减少因此带来的经济损失,创设 安全的数据获取与利用环境。

关键词： 大数据分析   电力现货交易   决策支持系统  

摘要： 本文设计了一个面向电力现货交易决策支持的大数据分析系统。系统集成了高效的数据采集清洗模块、电力负荷与价格精确预测模块、个性化决策优化模块以及敏捷的可视化模块。关键技术包括深度学习、并行优化算法、流式计算等。实证结果显示,应用该系统后某省电网公司的交易策略效益提升了4.2决策执行效率提高了59交易风险降低了27表明所设计的系统可显著提高电力企业的核心竞争力,将电力现货交易的精细化决策水平提升到一个新的高度。

关键词： 电气自动化   大数据分析   人工智能   物联网   优化算法  

摘要： 通过探讨大数据、人工智能和物联网等数智技术在电力系统控制、故障诊断和能源管理中的创新应用,揭示这些技术对提高电气自动化系统效率和可靠性的重要作用。研究方法上,采用了实证研究与理论分析相结合的方法。在大数据分析方面,构建了基于LSTM-CNN混合模型的电力负载预测系统,并开发了一种基于张量分解和动态模态分解的电网稳定性分析方法。在人工智能应用方面,提出了一种CNN-LSTM混合模型用于变压器故障预测,以及基于深度强化学习的配电网自愈系统。在物联网技术应用方面,设计了一套基于流处理的智能电表数据分析系统,以及基于多智能体系统的分布式能源协调控制策略。此外,本研究还提出了一种结合粒子群优化、差分进化和模拟退火的新型混合优化算法,用于解决复杂的电网调度问题。研究结果表明,基于深度学习的故障预测模型将变压器故障预测准确率提高。智能配电算法降低的峰谷负荷差异,整体能源利用效率提升。在大规模电网调度中,新提出的混合优化算法比传统方法减少了运行成本,同时将可再生能源利用率提高。这些创新应用为电气自动化领域的未来发展提供了新的方向和思路。