高职信息类专业英语课程改革与实践

高职信息类专业英语课程改革应以就业岗位调研为依据进行内容选择,按照学习情境的方式构建教学内容,采用指导构建式原则组织教学。在教学过程中,要注重培养学生自主学习能力,结合专业技术制定形成性考核方案,对学生的学习情况进行整体性评价。

电力大数据全景实时分析关键技术

针对智能电网建设过程中收集的电力大数据,基于电力系统全景实时数据分析的需求,探讨基于大数据的电力系统安全可靠性分析、实时状态监控及能源全景动态平衡调度等核心问题的解决思路。分析了利用大数据解决安全可靠性、设备全寿命周期管理及能源实时平衡调度等问题的挑战及解决思路,基于大规模实时多源细节数据和设备全景数据的计算,有助于提高系统分析的精度和准确度,保证电网安全运行;探讨了内存计算、实时流式大数据处理、大规模并行计算及列存储等技术在电力大数据实时分析中的应用;结合主流开源大数据处理技术,设计了电力大数据分析平台的分层体系架构,为电力系统的高效运行提供保证。

异构网络中协作多点鲁棒性波束成形设计

异构网络可以极大提高第5代移动通信系统的性能,但是不同的低功率节点却使得整个网络中小区间的干扰变得更加复杂,已有的干扰协调技术已经不是解决此类干扰问题的最优方法。将协作多点(CoMP)传输技术引入异构网络可以消除不同小区间的干扰,但是,由于基站间的回程链路存在开销时延以及信道的估计、量化过程均存在误差,干扰消除效果变差。为了减小3种非理想因素对干扰消除的影响,考虑了信道估计误差、量化误差和基站间协作开销时延,设计了收发联合的鲁棒性波束成形。通过Matlab仿真结果表明,相较于传统的块对角化波束成形算法,该算法更好地消除了小区间干扰,系统的吞吐量和误码率性能得到明显改善。

电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法

目前提出的电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法挖掘精度较低,导致电力系统稳定性较低。以95598电力客服数据为基础,通过数据决策模型提取重复需求的数据特征,利用数据分层迁移法分析数据特征,完成特征分层融合处理,构建电力数据库模型,采用聚类算法进行重复需求数据的深入挖掘,提取数据信号的信号流,利用决策树实现电力数据的准确校测。实验结果表明,提出的电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法能够有效降低错误率,提高电力系统稳定性,具有很好的应用性能。

电力营销系统客户实名信息采录及储存模型设计

传统的客户实名信息采录和储存模型安全性较低,容易遭受入侵攻击,使得其已难以适应现代化电力企业的发展需求。因此,针对大型专变用户、中小型专变用户、低压单相和三相工商业用户、居民用户和公配变计量点等不同类型用户设计了客户实名信息采录模型。考虑到电力系统中包含大量的客户隐私信息,本研究结合大数据分析,构建了基于超带宽的用户信息多重加密储存模型,对储存信息的使用强度和信息带宽的占用概率进行加密储存控制。测试结果表明:该模型可实现对不同类型电力客户信息的多角度采录,还能够有效提高用户信息的安全性。

Ad hoc无线网络路由协议比较分析

Adhoc是一组无线移动主机组成的一个无需基础设施或集中管理设备的临时网络。网络拓扑易变、带宽、能源有限是其主要特点。文章主要介绍Adhoc网络和组网关键技术——路由协议,并对现在具有代表性的协议性能进行了比较分析,指出了下一步的研究方向。

能源区块链中用户侧点对点交易支撑环境研究

能源互联网是传统能源转型和新能源发展的重要方向,区块链技术的弱中心化、防篡改、智能合约等特征天然适合能源互联网的交易需求。在能源互联网中开展点对点能源交易可以提高多主体效益,大力促进新能源建设。在此背景下,首先分析了区块链技术和能源互联网的可融合性;然后以能源局域网为应用场景,针对多元主体的特性,设计了一种满足能源区块链交易要求的融合共识与合约机制的多链结构支撑环境模型;最后从价值-信息-物理3个维度阐述了用户侧能源交易的实现方式及其优势,并对区块链技术在用户侧能源交易中的应用及扩展做了展望。

基于机器学习决策树的计量设备异常分析

为加强对现场计量设备的实时监测与管理、提前发现设备隐患并及时处理,提出一种基于机器学习决策树的计量设备异常分析的诊断方法。该方法通过建立计量设备异常分析模型,分析计量设备发生故障的规律,对计量设备在运行过程中产生的大量数据进行典型特征提取,分析计量设备故障特征的相关度以及权重系数,从而分析计量设备发生故障的概率,同时结合运维人员的现场设备故障核查反馈的结果,不断优化完善计量设备分析模型,提高了计量设备异常发现的及时性和设备故障查处的命中率,有效降低了运维人员的工作难度。