基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究

随着储能式电网技术和新能源电动汽车技术的快速发展,全球储能系统需求日益增大。然而应用环境的复杂化和电池组成的大型化增大了储能系统发生故障的概率。本文从大数据技术和人工智能技术两种视角上分别阐述了其在储能系统故障预测和诊断中的研究。大数据技术可以对大量能源数据进行分析,从而可以提高储能系统的生产和利用效率,减少能源的浪费和损失。人工智能技术可以挖掘大数据背后隐藏的有价值的信息,对能源数据进行训练,并对储能系统进行预测和诊断分析。而将大数据技术和人工智能技术进行融合,可以对大量的能源数据进行处理和分析,从而提高储能系统的效率,并对储能系统是否发生故障进行预测和诊断,促进储能系统的智能监控和管理。

实战型网安人才培养研究与实践--以“云仓库”工学交替班为例

本文以实战型网安人才培养为研究与实践对象,针对面临市场急缺的实战型网安人才培养时高职院校存在着不足之处,探索采用工学交替方式进行人才培养路径。在实践过程中以“云仓库”工学交替班为案例进行分析,从特点、意义以及存在问题三个方面探讨实战型网安人才培养。