【摘 要】
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为解决电力现货市场环境下调度优化、市场交易及其他生产系统之间存在数据壁垒问题和电力现货市场出清算法边界数据质量低下的问题。本文根据现阶段电力现货市场出清的实际情况,设计与实现一套电力现货市场出清边界数据管理系统完整架构,通过实现对各个生产系统的数据分类管理功能、市场出清边界数据的智能校验和市场出清结果的智能分析功能,为现货市场出清提供有力的技术支撑。并为解决现实出清算法边界数据质量问题,提出了一种对现货市场边界数据进行完备的数据校验方法和出清结果数据智能分析的自动化技术。通过电力现货市场边界数据管理系统解
【机 构】
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云南电力调度控制中心,北京清能互联科技有限公司
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为解决电力现货市场环境下调度优化、市场交易及其他生产系统之间存在数据壁垒问题和电力现货市场出清算法边界数据质量低下的问题。本文根据现阶段电力现货市场出清的实际情况,设计与实现一套电力现货市场出清边界数据管理系统完整架构,通过实现对各个生产系统的数据分类管理功能、市场出清边界数据的智能校验和市场出清结果的智能分析功能,为现货市场出清提供有力的技术支撑。并为解决现实出清算法边界数据质量问题,提出了一种对现货市场边界数据进行完备的数据校验方法和出清结果数据智能分析的自动化技术。通过电力现货市场边界数据管理系统解
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电网一次设备历史缺陷信息同类型区分表象混乱,导致风险评估指标ROC偏离比过高,因此,研究基于深度学习的电网一次设备风险智能评估方法。根据设备风险影响因素的特点和变化情况,基于深度学习,收集电网一次设备历史缺陷信息,并按照类别、类型、表象合理区分同类型的缺陷信息,分析状态构成权重的劣化程度,扣除电网一次设备的运行状态量,提取设备风险评估关联特征,构建电网一次设备风险深度学习评估模型,利用分解完成的趋势循环项和电网一次设备的风险趋势项,完成电网一次设备的风险智能评估。实例测试结果表明:该方法的风险评估指标RO
摘要：目的：研究消化内科治疗上消化道出血的临床治疗情况。方法：我院选择2013年5月～2015年5月间诊治的200例消化内科上消化道出血的患者，对其实施临床治疗，观察其临床效果。结果：通过对所选的200例患者进行分析，106例显效，占53.00%；78例有效，占39.00%；16例治疗无效死亡，占8.00%；总有效率为92.00%，死亡率为8.00%。结论：消化内科上消化道出血的患者根据病情不同制
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