引入市场机制激活企业管理之探索——山东华聚能源公司内部市场化管理见奇效

为进一步深化公司内部分配制度改革，变外部市场竞争压力为内部动力，体现效益、效率、贡献管理理念，山东华聚能源公司紧紧抓住把市场机制引入企业内部管理这一根本，运用内部市场化管理理念，以“再造管理流程、明晰内部市场主体、完善市场价格体系、健全计量器具、应用管理信息系统、构建绩效评价模式、强化监督考核”等七项重点工作为支撑，完善建立符合山东华聚能源公司实际的内部市场链式管理模式。

浅谈兖矿集团公司驻地同塔架设双回路供电线路改造

随着城市和企业的发展,兖矿集团公司驻地供电电源线路多次进行改造,合理安排停送电施工顺序、做好周密的保供电应急措施是保障用电用户生产、生活可靠用电的关键。

关于上市公司会计舞弊自律及他律缺失的研究

上市公司会计舞弊行为已经造成了严重的社会危害,上市公司会计舞弊行为产生的原因多种多样,但都与内部控制的缺失相关联,从自律和他律两个角度,综合运用信息不对称理论、内部人控制理论、有限理性理论、公司治理结构理论等,分析会计舞弊这一复杂的经济现象和重要的会计行为,探讨上市公司会计舞弊形成的深层根源,力求为从根本上解决此问题提供一种新的思路和对策.

兖矿高硫油页岩热解特性的试验研究

为获得兖矿高硫油页岩最优热解条件,通过管式炉热解试验装置,研究了热解终温、升温速率、反应时间和反应氛围对高硫油页岩热解特性的影响。结果表明:热解终温是决定页岩油产率和热解气组分的主要因素,最优反应条件为热解终温540℃,升温速率5℃/min,反应时间30 mim~60 min;H_(2)氛围下页岩油产率有明显提高,H_(2)和CO_(2)热解氛围能促进油页岩的有机质分解,得到的页岩半焦中硫含量明显低于N2气氛。

基于区块链技术的分布式能源交易与管理平台研究

区块链是现代科技飞速发展背景下的新兴产物,属于分布式基础架构,具备去中心化、公开化、透明化、不支持篡改以及可溯源等特性,和分布式能源交易的标准与要求不谋而合。现阶段,分布式能源交易体现出了极强的自治、自发进行等特征,加之分布式能源具有显著的个体趋利特点,导致其出力存在严重的不稳定以及不确定性,对交易的执行率与成功率均形成强烈的负面影响。本文针对基于区块链技术的分布式能源交易与管理展开研究,介绍基于区块链技术的分布式能源交易模式,构建了基于区块链技术的分布式能源交易与管理模型,测试结果表明平台具有较佳性能,能保障区块链能源交易的顺利进行。

浅谈如何加强电力工程管理及其造价控制

目前,我国市场经济体制的迅速发展,为电力工程公司的发展和经济收益的持续提高带来了关键的保障,间接性扩张了电力工程建设的经营规模。为合理应对电力工程建设中出现的各种难题,实现工程项目建设效益最大化的发展目标,务必采用合理对策提升电力工程项目管理工作,并全方位提升电力工程项目工程造价的管控水准。基于以上内容,本文主要讨论了如何提升电力工程项目管理和造价成本管理的对策。

基于深度学习的工业电气自动化系统故障诊断技术研究

本研究针对工业电气自动化系统中的故障诊断问题,提出了一种基于深度学习的智能诊断技术。通过构建融合1D卷积神经网络(CNN)、镶嵌网络和全连接网络(DNN)的诊断框架,实现了对工业过程控制中传感器偏移、信号漂移、阀门卡阻等故障的高精度识别。实验结果表明,所提方法在独立测试集上的平均精度达到92.3%,异常检测F1得为分为87%,显著优于传统的LSTM模型。该研究为提高自动化系统的可靠性和智能化水平提供了有效途径。

基于深度学习的电气设备运行状态预测和健康管理研究

本文研究了基于深度学习的电气设备运行状态预测和健康管理方法,重点探讨了长短期记忆(LSTM)网络在处理电气设备数据中的应用。通过一系列实验,本文验证了深度学习模型,尤其是LSTM网络,在预测电气设备的运行状态和健康管理方面的优势。相比传统方法,深度学习展现出更高的准确性和效率,能够适应复杂和动态的运行环境。研究结果表明,深度学习技术在电气设备的健康管理领域具有巨大的应用潜力,为未来的研究和实践提供了新的视角。

基于人工智能技术的新能源发电系统故障检测与智能维护研究

随着新能源发电系统在能源领域的广泛应用,其可靠性和稳定性日益受到关注。本研究旨在通过引入人工智能技术,特别是卷积神经网络(CNN),来实现对新能源发电系统故障的精准检测和智能维护。通过深入分析新能源系统的架构,本文建立了一个多通道时间序列数据的CNN模型,能够对系统运行状态进行实时监测,并在发现故障时提供智能化的维护建议。实验结果表明,所提出的模型在故障检测和维护方面相较传统方法表现更为优越。这为新能源发电系统的智能化管理提供了一种创新的思路和解决方案。

机要文件保密工作的特点及策略分析

有效开展机要文件保密工作可以实现国企关键决策事项、管理方式、关键技术控制水平的提升。机要文件常常牵涉到一些核心竞争事项,而开展保密工作需要注重有关人员工作效率、质量和技能的提升,以确保相关工作稳步进行,从而实现理想的工作效果。为此,文章主要分析了机要文件保密工作的特点,以及机要文件保密工作的一些有效策略,以供参考。

基于深度学习的火电厂发电装备智能故障诊断与预测研究

为实现火电厂发电设备的智能故障诊断与预测,提出了一种基于LSTM和CNN相结合的深度学习方法。该模型通过LSTM模块建模时间序列,并使用CNN模块提取空间局部特征,实现了故障模式的识别。结果表明,所设计的模型可以提高故障诊断的平均精度,并且提供了充足的预警时间,大大提高了火电厂发电装备的运行效率和安全性。

探讨火电厂烟气脱硫脱硝技术应用与节能环保问题

科技的进步促进了一系列领域的发展,并且对社会环境产生了非常大的影响。火电厂的主导能源是煤炭,煤炭燃烧环节会生成很多氮氧化物和二氧化硫等,怎样使有关污染物的排放量减少,这是我国环境污染治理工作的核心所在。尽管我国业已应用很多烟气脱硫脱硝技术,然而,依旧面临一些制约因素,难以实现理想的应用效果。因此,本文分析了火电厂烟气危害、火电厂应用的一些烟气脱硫脱硝技术,以及火电厂烟气脱硫脱硝的若干节能环保举措。

应用循环流化床锅炉掺烧城市污泥的技术探索

循环流化床锅炉掺烧城市污泥技术的运用,可以大大降低城市污泥对环境的影响。其污泥掺烧的可行性技术方案包含湿污泥直接入炉掺烧及湿污泥干化后掺烧两种。文章对这两种技术进行了对比分析,并针对某电厂使用的型号为SG-240/9.8-M257,上海锅炉厂生产的240 t/h高压循环流化床锅炉,分析了湿污泥直接入炉掺烧系统的工艺流程,并根据掺烧污泥后的运行数据,分别分析了污泥掺烧对燃烧以及对氮氧化合物(NOx)排放等的影响。文章可以为同类型循环流化床锅炉掺烧城市污泥技术的运用提供有益的参考。

反应氛围对油页岩热解过程影响的研究进展

我国油页岩资源储量极其丰富,目前主要通过油页岩热解制取页岩油、热解气,实现油页岩的资源化利用。油页岩热解实质是所含干酪根、无机矿物的热解过程,其中包括干酪根、无机矿物分解的一次反应,以及沥青质裂解、残碳缩聚所发生的二次反应,其反应机理很是复杂,涉及裂解、缩聚、脱氢、加氢、异构等反应。因而,油页岩热解过程受到反应氛围、热解温度、热解时间、加热方式、催化剂等众多因素的影响。其中,反应氛围可以很大程度地改变油页岩热解产物的分布及特性,如页岩油产率及轻质组分的含量等,从而影响油页岩资源的利用效率。为此,详细阐述H_(2)、CO_(2)、N_(2)、乙醇、水蒸气等反应氛围对油页岩热解过程影响的研究现状,为改善油页岩热解产物产率及品质,及进一步提高油页岩资源综合利用价值,提供新思路、开拓新途径。

凝汽式汽轮机真空系统实时诊断技术探究

为解决汽轮机运行期间真空系统故障无法实时诊断的问题,本文基于汽轮机真空系统运行原理,将大数据技术、传感器技术运用于实际诊断中,提出一种凝汽式汽轮机真空系统实时诊断技术。实践表明,该技术可实时监测真空系统运行状态,监测和评估真空系统运行性能,为实时诊断提供数据支持。

循环流化床锅炉输灰系统故障分析与优化措施

循环流化床锅炉具有显著的优势特点,对燃料有较强的适应性,在电厂中得到广泛应用。循环流化床锅炉在燃烧过程中,由于燃料在炉内停留时间长,因此燃烧效率高,但也导致炉内固体颗粒在炉内流动运行,易造成循环流化床锅炉的输灰系统容易出现故障,影响锅炉的正常运行。本文以某电厂为例,通过分析常见故障及优化措施,从而提升循环流化床的运行效率和使用寿命。

基于BEMS模型的双层优化的日前双向电力交易策略

通过建筑能源管理系统提供成本效益,提出了一种优化调度和竞标策略的建筑能源管理系统(BEMS)模型。通过在上层最小化电能成本确定次日电能数量竞标,考虑了预期不确定性的成本,而一些较低层次的子问题确保了建筑负载和分布式能源资源的最佳运行,以保留舒适性,最小化消费者的不便和住宅储能单元的降级。首先对电动汽车的可用性、SOC水平以及日常通勤的能量消耗进行了预测;其次模拟研究了热泵运行计划,热泵能源需求夏季降低了15%~22%,冬季降低了10%~12%;最后利用建筑热质量和灵活的温度范围,实现了热泵能源需求的最小化,储能设备的降解减少了2~3倍。

太阳能光伏发电系统性能优化与效率提升研究

为提升太阳能光伏发电系统发电效率,基于影响太阳能光伏发电系统性能与效率的主要因素、系统效率量化计算公式以及效率计算模型修正等,从辐照度、温度、电池组件热斑以及积尘积雪等角度出发,阐述太阳能光伏发电系统的性能优化与效率提升的方法,指出太阳能光伏发电系统性能优化与效率提升时需充分考虑环境特点,利用智能化技术,结合系统性思维进行效能平衡。