安全用电防止触电PPT，共25页； PPT模板使用了卡通风格设计。通过学习本PPT，让大家在生活中注意用电安全，防止触电。 安全用电防止触电PPT内容简介： 1.触电的危害 2.触电的方式 3.安全用电与预防措施 4.触电急救 触电的危害 什么叫触电? 碰到带电的导线，电流就要通过人体这就叫触电。 触电对于人的身体和内部组织就能造成不同程度的损伤。这种损伤分电击和电伤两种 什么是电击？ 指电流通过人体时，使内部组织受到较为严重的损伤。电击伤会使人觉得全身发热、发麻，肌肉发生不由自主的抽搐，逐渐失去知觉，如果电流继续通过人体，将使触电者的心脏、呼吸机能和神经系统受伤，知道停止呼吸，心脏活动停顿为死亡。 什么是电伤 指电流对人体外部造成的局部损伤。电伤从外观看一般有电弧烧伤、电的烙印和熔化的金属渗入皮肤（称皮肤金属化）等伤害。总之，当人触电后，由于电流通过人体和发生电弧、往往使人体烧伤，严重时造成死亡。  触电的方式 单相触电：单相触电是指当人体接触带电设备或线路中的某一相导体时，一相电流通过人体经大地回到中性点，这种触电形式称为单相触电。 双相触电：人体的不同部位分别接触到同一电源的两根不同相位的相线，电流从一根相线经人体流到另一根相线的触电现象。 高压跨步触电：如果人或牲畜站在距离高压电线落地点8～10米以内。就可能发生触电事故，这种触电叫做跨步电压触电。 高压电弧触电：高压电弧触电是指人靠近高压线(高压带电体),造成弧光放电而触电。电压越高,对人身的危险性越大。 安全用电与防御措施 1、思想重视，自觉提高安全用电意识和觉悟，坚持“安全第一，预防为主”的思想，确保生命和财产安全，从内心真正的重视安全，促进安全生产。 2、不私自拉线与违章使用电器，不可令电源超负荷工作 3、保持绝缘部位干燥。 4.使用金属外壳的电器一定要接地，特别是水泵、冰箱、移动电动工具等。 5、由专业电工定期检查及维修电器、电闸及插座。 6、确保电器设备良好散热，如电视机、电热开水器、电脑、音响等，不能在其周围堆放易燃易爆物品及杂物、防止因散热不良而损坏设备或引起火灾。 触电急救方法 触电急救应分秒必争，一经明确心跳、呼吸停止的，立即就地迅速用心肺复苏法进行抢救，并坚持不断地进行，同时及早与医疗急救中心联系，争取医务人员接替救治。 在医务人员未接替救治前，不应放弃现场抢救，更不能只根据没有呼吸或脉搏的表现，擅自判定伤员死亡，放弃抢救。只有医生有权做出伤员死亡的诊断。与医务人员接替时，应提醒医务人员在触电者转移到医院的过程中不得间断抢救。 ... ... .. 关键词：用电安全PPT下载，安全用电主题班会PPT模板免费下载，.PPTX格式；

Q／GDW 1376.1—2013 电力用户用电信息采集系统通信协议 第1部分：主站与采集终端通信协议

电力用户用电信息采集系统通信协议是智能电网信息化建设的重要组成部分。它规定了电力用户用电信息的采集、处理、存储、传输和安全等方面的标准。Q／GDW 1376.2-2013是该通信协议的第二部分，主要关注集中器本地通信模块接口协议的相关技术细节。集中器本地通信模块是整个电力通信网络中连接主站和从节点（如电表、智能终端等）的关键部分，负责数据的采集、处理和转发等功能。TTU（终端单元）则通常指智能电表或相关采集设备。 集中器或TTU作为启动站，其通信协议中的DIR代表数据传输方向，PRM代表参数配置。在本协议中，DIR=0表示信息是从集中器或TTU发送至从节点，而PRM=1表示相关的参数设置是有效的。当集中器向从节点发送报文时，比如清除从节点的档案信息或通信信息，这些操作通常需要以某种特定格式的报文来实现。例如，东软HPLC模块作为通信模块的一种，它负责响应并处理来自集中器的报文。此模块的回复报文通常是固定长度的，如本例中的4字节报文，需要特别注意其格式和含义以确保通信的正确性。 通信协议转发是指数据在多个通信节点之间的传递方式。在电力信息采集系统中，信息往往需要跨越多个层级，从电表传送到集中器，再从集中器转发至更高级的主站。这个过程中涉及多级数据格式转换和数据包封装，确保信息准确无误地传送到指定目标。 此外，集中器本地通信模块接口协议不仅仅关注数据的传输，还包括数据的采集与处理能力。集中器需要具备采集从节点（如电表）的数据，如用电量、电压、电流等信息，并按照既定的格式存储和处理这些信息。处理后的信息可以被用来分析用电情况、远程抄表、自动缴费以及负荷控制等。 在实际应用中，集中器本地通信模块接口协议的执行情况直接影响着整个电力信息采集系统的运行效率和可靠性。例如，若通信协议未按标准实现，则可能导致数据丢失、错传或被篡改，进而影响到电力供应的稳定性和电力公司的运营成本。因此，电力系统的相关人员需精通相关的通信协议和标准，以确保系统的正常运作。 在本协议中，东软HPLC模块的提及也表明了当前电力行业对高速率、高稳定性电力通信技术的需求。HPLC（High Power Line Communication）指的是利用高压电力线作为传输媒介的通信方式，其具有传输距离远、成本低的优点，适合用于连接电网系统中的各个组件。 Q／GDW 1376.2-2013电力用户用电信息采集系统通信协议 第2部分：集中器本地通信模块接口协议的知识点涉及了数据通信、数据处理、安全性、稳定性和高效性等多方面的技术要求，是电力行业信息化、智能化管理的重要技术基础。掌握这些知识点对于电力行业技术人员来说至关重要。

## 一、项目背景 本项目所用数据集包含了一个家庭6个月的用电数据，收集于2007年1月至2007年6月。这些数据包括有功功率、无功功率、电压、电流强度、分项计量1（厨房）、分项计量2（洗衣房）和分项计量3（电热水器和空调）等信息。 ## 二、数据说明 该数据集共收集了一个月内的`260640条`数据，共`9个`字段。 本项目通过分析家庭用电数据，运用时序分析的方法，旨在深入理解和预测家庭电力消费模式。项目所用数据集涵盖了2007年1月至2007年6月期间一个家庭的电力消耗情况，为研究者提供了长达六个月的详细电力使用记录。这一时间跨度覆盖了不同季节，为季节性电力消费模式的分析提供了丰富信息。数据集包含了有功功率、无功功率、电压、电流强度等多个维度的信息，这些数据对于分析家庭电力使用的特点和模式至关重要。 项目从一个家庭的电力消费出发，但其成果对于更大范围的家庭乃至整个社区的电力需求预测同样具有参考价值。通过对有功功率和无功功率的分析，可以了解家庭在电力系统中所消耗的真实能量和视在能量。电压和电流强度的记录有助于分析家庭电网的稳定性和安全性问题。而分项计量数据，包括厨房、洗衣房以及电热水器和空调的用电情况，使得对家庭内部不同电力消费部分的分析成为可能，这对于优化家庭用电效率和制定节能策略具有实际意义。 在分析方法上，项目采用了时序分析技术。时序分析是指对按照时间顺序排列的数据进行统计分析的方法，这类方法在处理时间序列数据时特别有效。通过时序分析，研究人员可以识别数据中的趋势、季节性模式、周期性规律等，这些对于预测未来的电力需求、调整电力供应策略具有重要意义。 本项目的分析过程可能涉及到了多种数据分析技术。首先是数据预处理，包括数据清洗、数据归一化等，以确保分析的准确性。接下来可能是时间序列的平稳性检验，非平稳时间序列通常需要通过差分等方法转换为平稳序列。在此基础上，应用各种时序模型，如ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测模型（STL），以及利用机器学习算法来提高预测精度。项目中可能还包括了特征工程，通过创建新特征或变换现有特征来增强模型的预测能力。 该项目还可能涉及到一些编程和软件工具的使用，尤其是Python编程语言。Python在数据分析领域广泛应用，支持多种数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，这些工具对于数据处理和可视化提供了极大的便利。此外，Python的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow或Keras，可能也被用于构建预测模型。 本项目不仅为家庭电力消费研究提供了详细的案例分析，而且在数据处理、时序分析以及预测模型构建方面，提供了宝贵的经验和参考。对于电力公司、政策制定者以及希望提高能源效率的家庭，本项目的研究成果具有较高的应用价值。

基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

内容概要：本文详细介绍了两种用于多特征用电负荷预测的深度学习组合模型——CNN-LSTM-Attention和CNN-GRU-Attention。通过对30分钟粒度的真实电力数据进行处理，包括数据预处理、滑动窗口生成、归一化等步骤，作者构建并优化了这两种模型。模型结构中，CNN用于提取局部特征，LSTM/GRU处理时序依赖，Attention机制赋予关键时间点更高的权重。实验结果显示，CNN-GRU-Attention模型在RMSE和MAPE指标上略优于CNN-LSTM-Attention，但在电价波动剧烈时段，LSTM版本更为稳定。此外，文中还讨论了模型部署时遇到的问题及其解决方案，如累积误差增长过快、显存占用高等。 适合人群：从事电力系统数据分析、机器学习建模的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于时序预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电力负荷的场景，如电网调度、能源管理和智能电网建设。目标是提高预测精度，降低预测误差，从而优化电力资源配置。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和模型架构图，帮助读者更好地理解和复现实验。同时，强调了数据预处理和特征选择的重要性，并分享了一些实用的经验技巧，如特征归一化、Attention层位置的选择等。

10万条数据。家庭用电数据。有功、无功、电压、电流等数据。用于电力居民负荷预测

负荷预测数据集（13个月，每天的用电量、温度、湿度、风速、降雨的详细信息）.rar

基于电费回扣的CPP机制下的居民用电需求动态模型，曾鸣，，考虑到智能电网下需求侧响应的完善和智能电能表使用的普及，提出了一种居民峰荷定价的新方法。该方法首先介绍了当前峰荷定价的发

针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色预测模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。