GB 50966-2014 电动汽车充电站设计规范
IT运维管理是基于ITIL的流程框架，能够快速适应企业业务流程及业务发展变化需求的IT运维管理最 佳实践，能够帮助企业从人员、技术和流程三个方面提高IT运维能力，逐步建立并完善、达到以下目标： ·标准化——通过ITIL的流程框架，构建最佳实践经验的IT运维流程。 ·流程化——把大部分的IT运维工作流程化，确保这些工作都可重复，确保这些工作都能有质量完成。 ·自动化——替企业有效无误地完成一些日常工作，比如备份，杀毒等。
掌握企业架构多角度描述机制；理解多层面、多角度的建模意义；了解Zachman架构 及其主要构成；了解TOGAF架构及其主要构成；了解FEA架构及其主要构成；了解DoDAF 架构及其主要构成。
变压器套管在红外巡检图像中占比较小，发热缺陷特征不明显，人工检测套管发热缺陷易受主观判断影响，且难以应对巡检产生的海量红外图像。为提高套管发热缺陷检测效率，提出了一种结合目标检测算法与图像偏斜矫正的变压器套管发热缺陷检测方法。首先，采用YOLOv7目标检测模型对套管目标进行识别与定位，引入SimAM注意力机制与高效解耦头对模型进行改进，提高套管目标的识别准确率与召回率。然后，对定位裁剪的套管目标进行图像偏斜矫正，提取中心区域温度特征信息进行发热缺陷诊断。实验结果表明：改进后模型对套管目标识别准确率为95.50%，召回率为97.14%，平均精度为98.30%，检测FPS为42帧/s，所提方法能精准定位套管目标并提取对应温度曲线，有效提高了套管发热缺陷检测效率。
应用于智能电网的隧道磁电阻（tunnel magnetoresistance，TMR）电流传感器的灵敏度易受环境温度的影响发生变化，从而严重影响TMR电流传感器的测量精度。从TMR电流传感器基本测量原理出发，对传感器芯片的灵敏度进行了理论分析。在传感器下方增设了周期注入式直流自校准回路，计算注入前后传感器输出电压的差值平均值，实时追踪校准当前环境温度下灵敏度的真实值，并设计闭环运算控制电路对传感器进行实时调整。最后搭建实验测试平台进行了直流注入实验、温控实验和线性度实验，测试结果证明了旁路自校准技术可以提高开环式TMR电流传感器测量的准确性和稳定性。
基于模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）的电力电子变压器（power electronic transformer，PET）在非理想工况下易发生故障及扰动，严重影响系统电能质量。针对传统控制方法在非理想工况下存在的动稳态性能差等问题，在MMC-PET整流级提出了基于自适应自抗扰比例积分控制器的连续控制集模型预测控制策略。首先，设计了自适应自抗扰比例积分控制器用于电压外环，解决了电压外环信号跟踪及扰动抑制能力差等问题。其次，电流内环使用连续控制集模型预测控制方法以提高系统的响应速度及稳态性能，引入改进型载波移相调制策略解决桥臂电流畸变问题。最后，在网侧负载突变、网压不平衡、输出级负载投入等非理想工况下对MMC-PET系统进行对比仿真和实验，验证了所提控制策略的优越性。
由于直流微电网广泛采用传统下垂控制，因而在恒功率负荷扰动时，系统存在母线电压变化速度快、振荡、偏移大等问题，不利于电压敏感负荷的正常运行。为解决上述问题提出一种由改进的自适应虚拟电容控制（improved adaptive virtual capacitor control，IAVCC）、振荡抑制器和电压补偿器组成的直流母线电压综合控制策略。其中，IAVCC在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟电容大小，从而增强直流微电网惯性，减缓母线电压变化速度，改善系统动态特性。在此基础上，振荡抑制器通过滤除母线电压的高频振荡分量，显著地抑制了电压振荡。此外，电压补偿器可实现母线电压无偏差调节，解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。所提出的综合控制策略实现了直流母线电压动态特性优化、振荡抑制以及无偏差调节，改善系统动态性和稳定性。最后通过基于RT-LAB的实验验证所提策略的可行性。
考虑相关风电场之间的影响因素可以有效提升新建风电场的风电功率预测精度，提出利用变分模态分解技术（VMD）将单风电场风电功率预处理分解为本征模态函数（IMF），然后将各风电场同频段分量，即低频分量、高频分量和残差分量，组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络（CNN）的输入，利用卷积神经网络提取同分量子模态下空间特征信息，输入到长短时记忆网络（LSTM）提取时间序列中的长时依赖关系进行预测，最后将预测结果进行叠加，获得完整的预测结果。组合神经网络的超参数设置相较于单一模型对预测精度的影响更大，采用新型麻雀搜索算法（SSA）可以节省人工手动调制参数的时间、提高超参数设置的精度和效率。使用该方法对某风电集群中的新建基准风电场进行预测，预测结果表明经SSA优化的VMD-CNN-LSTM模型在预测风电集群数据上有较高的精度，预测效果好于对比模型LSTM，CNN-LSTM和SSA-VMD-LSTM。
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