电测实训总结范文1
关键词： BP神经网络； 能效分析； 负荷辨识； 多元线性回归； 用户划分
中图分类号： TN711?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）09?0156?03
Abstract： The BP neural network has great advantage to solve the nonlinear complex system. According to the characteristics of the household electricity load itself， the electrical equipment energy consumption data of the users attaching to Guangzhou Power Supply Bureau is taken as the training sample. The BP neural network is used to construct the energy consumption analysis model of the electrical equipment. The energy efficiency index which can reflect the target features is selected to determine the quantity of the neurons， and construct the users classification index. The users are classified according to the trained BP neural network to realize the energy efficiency contrastive analysis among users. The results show that the model has good convergence， and the analysis result has small absolute error. Therefore， the BP neural network used to analyze the users′ energy efficiency has practicability and availability.
Keywords： BP neural network； energy efficiency analysis； load identification； multiple linear regression； users classification
0 引 言
随着人们生活水平的提高及阶梯电价、峰谷电价的实施，用户用电行为特征也逐渐发生了变化。充分了解家庭用户的多样能源诉求，科学准确地反映用户的能效状况，再有针对性地为用户定制创新的个性化节能增效解决方案，从而实现用户的节能减排和电能成本降低，对助推电网整体能效水平提升、提高企业竞争力和服务感知，减少不必要的能源浪费具有积极作用。因此，如何根据对用户用电行为和耗电量分析，针对用电负荷不确定性、非线性、随机性的自身特点，通过预测模型算法及设备、同区域横向比对等方式是研究用户负荷预测、用户节能策略的依据。BP神经网络高度的自学习、自组织和自适应能力，在输入和输出样本之间建立起一种高度非线性的映射，其通过优化使用最广的梯度下降法，利用迭代运算求出权值，为优化问题的可调参数加入一定的隐节点，使求解更精确，被广泛地应用于各领域的预测模型中。
1 BP神经网络
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络的预测输出能够不断地逼近期望输出。神经网络原理就是利用输出后的误差估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反飨氯ィ就获得了所有其他各层的误差估计。BP神经网络的结构图如图1所示。
BP算法的核心是数学中的“负梯度下降”理论，即BP网络的误差调整方向总是沿着误差下降快的方向进行，常规三层BP网络权值和阈值调整公式如下：
式中：为网络输出与实际输出样本之间的误差平方和即误差函数。BP神经网络每一次学习训练之后，都会进行学习结果的判别。判别的目的在于检查输出的误差是否满足允许的标准；为网络的权值调整幅度；为时刻输入层第个神经元与隐含层第个神经元之间的权值，即连接强度系数；为时刻隐含层第个神经元与输出层第个神经元之间的权值；为神经元的阈值，BP神经网络学习训练方式的流程如图2所示。
2 基于BP神经网络用户能效设计及分析应用
基于BP神经网络建立用户用电设备能效评估模型，主要分为三个阶段：第一阶段设计用户分类的BP神经网络，选定能够反映对象特性的能效指标，确定样本数据、隐藏层神经元数。第二阶段，训练神经元网络，将BP网络输入训练样本转化为对应位向量，构建用户分类指标。第三阶段，依据训练好的BP神经网络进行用户划分，实现用户间能效对比分析。
2.1 设计用户分类BP神经网络
（1） 用户负荷辨识系统采集的设备用电信息
根据负荷辨识系统采集的设备用电信息（以广州供电局部分用电数据为例），统计某段时间内用户的总用电量，总电费，平均电价，峰时段总电量，峰时段总电费，谷时段总电量，谷时段总电费，平时段总电量，平时段总电费等指标，对于用户的某一指定设备，统计该设备的总电量，总电费，平均电价，峰时段总电量，峰时段总电费，谷时段总电量，谷时段总电费，平时段总电量，平时段总电费等指标。
（2） 峰谷平时段划分及执行电价标准
峰谷平时段划分及执行电价标准见表1。
（3） 构建神经网络元节点
根据以上对BP神经网络算法的研究和实际的数据模型，构建相应的神经网络，其中输入层有32个节点，将输入的数据样本转化为32位的向量；隐含层有15个节点，输出层有3个节点，即输出是个3位的向量；按照用户能耗等级，对应将用户划分为3类用户，分别为低能耗，中能耗，高能耗用户。
2.2 BP神经网络训练
（1） 数据进行预处理
由于采集的设备用电数据比较杂乱，在对数据进行统计分析之前，需对数据进行预处理，对遗漏数据进行缺失处理。在分析电力用户数据的过程中，某个时间点的数据缺失可根据附近时间点的数据记录填写空缺，也可采用直接忽略空值的数据记录，在进行实际的操作中，对于空值的数据记录直接忽略（或删除）。
（2） 数据的读取与初步计算
对经过预处理的数据进行读取，读取的数据维度包括：用户编号，用户区域，日期，时间，设备1累计用电量，设备2累计用电量，…设备累计用电量。读取的数据实际是每过一个时间点（如1 min）记录当前设备的累计用电量。对数据进行初步计算的目的是算出用户在时间段内每个时点每个设备的用电量。从最后一条记录开始统计，每一条记录的数值减去上一个时间点记录的数值，得到当前时间点用电量。重复操作，直至完成所有数据记录的计算。
（3） 神经网络训练
根据用户的峰时，谷时，平时三个时段的用电量进行用户分类，在进行训练时，该BP神经网络将输入的训练样本转化为32位的向量，向量的每个分量就是其二进制形式对应的位上的0或1。将目标输出视作一个三维的向量，即将用户划分为三类：
A类[1，0，0]表示低能耗用户
B类[0，1，0]表示中能耗用户
C类[0，0，1]表示高能耗用户
对处理好的某地区5～7月2 000组样本数据构建好的BP神经网络进行训练，样本数据如表2所示。
依据训练样本，设置最大训练步长为1 000，训练目标精度为0.001，学习率为0.01。BP神经网络学习的曲线变化如图3所示。
根据图3可以看出，在训练到709步时达到训练目标精度，接下来对训练好的BP神经网络进行测试，选择1 000组测试样本数据，其中A类用户345个，B类用户320个，C类用户335个，使用该BP神经网络进行测试，最终的测试结果如表3所示。
由表3可以得到，该神经网络在数据测试中的用电用户分类结果的准确率还是比^高的，其中B类用户的识别率最低，误差率达到了11.87%，C类用电用户的识别率最高，达到了92.2%，对比神经网络得到的用电用户分类结果还是比较满意的，误差率相对比较小，证明该BP神经网络在用电用户分类中具有比较高的可行性。
2.3 BP神经网络用户能效分析及用户间对比
（1） 用户能效分析
经过BP神经网络反复训练，修正权值的计算后，所得的数据即是该用户的每个设备在每一个时刻对应的用电量，由于用户的总用电量等于每个设备的总用电量之和，即：
同理，用户的总电费等于每个设备的总电费之和，即：
根据总用电量和总电费，可以轻易算出该用户的平均电价。
该用户在峰时段的总用电量等于每个设备在峰时段的总用电量之和：
根据峰、谷、平三个时段的电价和用户自身的用电量分布可知，用户应适当减少峰时段的用电量，在允许的情况下可以将峰时段要工作的设备放在谷时段工作，这样能有效减少家庭用电花费，同时降低电力供应系统在峰时段的供电压力。
（2） 用户间能效对比
对同类用户进行能耗对比分析，对比的指标有：在某段时间内该用户的总用电量，总电费，平均电价在同类用户中的排名；在同类用户中进行某一设备的对比。可根据该用户的类型，在所有用户中找到同类用户，将总电量，总电费，平均电价这三项指标进行对比，计算出其排名。设备之间的对比，即在同类用户中找到具有该设备的用户，将该设备的总电量，总电费，平均电价这三项指标进行对比，记录其排名。将用户的各项指标在同类用户中比对，输出结果如图4所示。
该用户的平均电价高于平时段的电价，说明该用户在峰时段使用的电量要多于其他时段，可建议该用户尽量减少峰时段的用电量。
可以看出，BP神经网络的收敛性较好，在学习训练过程中能够根据各影响因素对总耗电量演变趋势所起作用的大小自动调节权重，因此，利用BP神经网络对用户用电设备的能效进行分析预测有较高的精准度。
3 结 语
本文以用户用电设备为研究对象，根据设备的实时运行数据，针对用电设备峰、谷、平划分及分阶电价等因素，提出基于BP神经网络的用电能耗分析模型，其能很好地预测非线性条件下的用电设备能耗问题。通过对用电设备的数据模型学习训练，构建用户分类指标，进行用户划分，实现用户间能效对比分析，对深入挖掘用户设备的节能潜力，帮助用户了解家庭设备的能效水平及分布状况，降低设备的损耗、减少不必要的能源浪费，助推电网设备能效水平的提升。
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电测实训总结范文2
关键词：岗位胜任能力 生产技能 人员职业能力 培训 规范
对于电力企业来说，高素质的生产技能人员具有很重要的作用，可以有效地提高电力企业的安全生产以及服务水平。对于生产技能员工培训，主要目的在于帮助员工弥补相应专业知识和技能的不足，从而使员工能够符合岗位技能的要求。对于培训来说，主要遵循的原则是投入最小化，收益最大化。因此，电力企业要结合本单位员工的实际情况及岗位要求，制定合适的培训计划，从而来提高培训的效果。
一、岗位胜任能力提升培训的主要做法
1.岗位胜任能力评测。对于公司员工的岗位胜任能力的评测，也是公司培训项目是否成功的关键。岗位胜任能力评测主要流程有：①进行岗位测评的调研，以及前期方案的制定。摸清相关技能人员以及生产运行状况，从而制定相应的技能的测评方案，以考试、答辩等方式进行测试，对企业员工的基础、专业、相关知识和技能进行相应的测试，从而对员工有一个全面的了解。②岗位测评的实施，要在公司内部进行理论测评的实施，利用笔试的方式，在考试中一定要加强监督，杜绝抄袭现象的出现，以保证成绩的真实性。另外，也要对员工采取答辩测试，将员工分成几组，分别进行相应的答辩测评。③岗位胜任能力差异性分析，在进行岗位的测试结束之后，要针对员工的成绩进行相应的分析，对员工的综合成绩进行全面探讨，根据其成绩能够了解到员工的知识及技能水平，从而制定有针对性的培训计划。
2.制定差异性培训方案。根据岗位胜任能力差异性分析报告，可以充分地表现出电力公司员工存在的一些问题，如在电力知识掌握方面，员工对电气设备的基本知识不够了解，对电网运行方面的知识掌握有所欠缺；在员工岗位技能方面也可能存在一些问题，如对一些操作不够规范，对事故处理不是很熟悉、判断能力差等。因此，电力公司应根据存在的一些问题，制定合理的培训计划。
3.培训的实施。在电力公司进行培训的过程中，为了提高员工培训的积极性，可以设置相应的鼓励以及奖励措施，设置一些进步奖，并且对进步较大的成员进行绩效奖励。
二、岗位胜任能力提升培训效果的评估与改进
1.组织措施。通过成立员工培训小组进行全员的考核和学习，制定相应的合理的全员培训考核办法和制度，以此来充分调动生产技能人员参与岗位胜任能力培训的积极性，鼓励员工更高标准的日常工作和培养认真负责的工作态度。此外公司要通过合理有效的政策和措施积极推进各项培训工作的完成，激励员工积极进取、勤学苦练的精神，不断提高个人素质和员工专业技术技能水平，达到提升员工岗位胜任能力的目的。
2.评估过程。考核的内容分为两大部分，一部分内容是在公司单位绩效考核情况；另一部分是培训效果的考核。在绩效考核的过程中，负责考核的各层级领导和同事对被考核人员进行考评，对被考核人员在公司单位期间的工作、学习情况进行评价，根据被考核人员的德、勤、绩、廉进行评估。培训效果的考核，以公司单位下达的培训计划及培训内容的完成情况进行相应的考核，对培训人员的理论和技能实操成绩的变化和分数进行逐一评价，做到公平公正，最后按百分制进行考核总结，每项得分的总和为考核最后成绩。
3.岗位胜任能力培训存在的不足。通过岗位胜任能力培训可以找出员工的技能与岗位要求的技能之间的差距，通过比对，可以清晰地分析出员工存在的不足和确定员工所需的培训需求。但如果想要解决培训中动力的问题，还要与员工职业生涯规划相互结合，真实地实现岗位胜任能力提升培训由培训人员需要到培训人员想要的观念。
4.对岗位胜任能力提升培训的改进方法。岗位的培训应该以培训人员为中心，将培训规模和形式与员工职业发展规划进行有机的结合，把培训过程中组织需求与员工的需求相结合并统一，充分调动员工参与的积极性，提升员工自身职业发展能力和技能。通过正确和科学的培养渠道，为每一位员工解决职业困惑，提升岗位的胜任能力和技能。
综上所述，企业要针对不同的岗位需求制定相应的培训计划，以提高企业员工的岗位胜任能力。同时要建立具有本单位特色的岗位胜任能力培训体系，从而促进企业岗位胜任能力培训工作的开展。
参考文献
[1]孙家宽，赵洪波.基于岗位胜任能力模型的生产技能人员职业能力培训规范的应用[J].中国电力教育，2011，2（1）：10-13
电测实训总结范文3
【关键词】实训教学；任务实施；实训目的
本实训内容是经职业岗位分析和工作过程分析，以培养实际应用能力为目标，选择合理的任务载体，再结合现有硬件资源，设计出来的的学习性工作任务。开发实训内容时，是模拟企业运行模式与实境，尽可能接近企业真实工作任务。所以，在实训教学过程中可操作性较强。
1.学生就业职业岗位群
汽车专业学生毕业后主要从事的相关工作和典型职业岗位（群）有：汽车维修工、业务接待、质量检验员、技术管理员、销售顾问；汽车制造厂/配件制造厂/电子电器生产企业质检员；保险公司/ 公估公司车损定损员、保险公估员；汽车维修管理部门与汽车运输管理部门/汽车运输公司车辆检测技术员、技术管理员；其它与汽车有关的企事业单位相关岗位或自主创业。
2.学生获取的职业资格证书和技能证书
汽车专业学生毕业后，必须取得的职业资格证书和技能证书包括：汽车维修中级工证书。专业鼓励取得的职业资格证书和技能证书包括：汽车维修高级工证书；汽车驾驶证书；国家制图员证书等。
3.学生达到的理论知识和实践知识教学目标
掌握汽车电动机与控制电路的分析方法；熟悉电工电子技术知识和汽车控制电器设备的工作原理及其故障分析方法。能正确安装、测量与调试各汽车单元电路；具有查阅资料能力；具有运用所学知识与技能解决整车电路性能的分析判断与维护能力。
4.设计开发的实训内容和课时分配表
汽车电工电子基础实训教学的实训内容和实训课时如表1所示。在任务实施过程中，要想掌握好实训内容，必须明确实训目的，了解任务实施要求才能获得较好的教学效果。实训内容知识点如表1所示。
直流电路技能训练实训内容主要包括：熟练使用万用表检查电阻电路的故障；使用万用表检测直流电桥电位；测量电路中应用KCL、KVL。其实训目的和要求是：牢固树立“文明生产、安全第一”的职业意识，确保人身和设备安全，能正确使用万用表，并正确读数，能用万用表测量电阻的大小并能识读电阻、电容的大小，学会按电路图及实验步骤完成接线、调试、观测、分析和记录，学会电路中电压、电流等基本物理量的测量方法。
交流电路技能训练实训内容包括：装接简单的电气控制线路如单相照明电路的安装和测量，万用表或电笔检查并排除交流电路故障，汽车交流发电机的测量与拆解，参观汽修企业的供电方式和设备。主要实训目的和任务实施要求包括：认识实验设备，了解实验环境与要求；学会使用万用表对交流电路参数（电压、电流）的测量；能按电路图和实验步骤完成接线、调试、观测、分析和记录；了解汽车交流发电机的结构与拆解方法，并进行正确接线；学会使用万用表或电笔检查并排除交流电路故障的能力；参观汽修企业的供电方式和设备，了解三相电路知识。
汽车磁路与变压器技能训练实训内容包括：磁感应传感器----霍尔元件信号检测，点火线圈的测量，电磁式电压调节器的检测，汽车常用低压电器的检测。其实训目的和任务实施要求为：了解单相变压器的结构及特性，掌握变压器的正确使用方法；学会单相变压器高、低压绕组及同名端判别分析判断能力；掌握点火线圈的参数测试和正确使用；掌握电磁式电压调节器的参数测试和正确使用；掌握电磁阀的参数测试和正确使用。
汽车电机与控制电路技能训练实训内容包括：起动用直流电动机的测量与拆解，三相异步电动机直接起动控制实训，三相交流发电机的星形与三角形连接。实训目的任务实施要求包括：熟悉起动用直流电动机的结构与正确接线；掌握三相异步电动机的结构和控制电路接线方法，熟悉汽车步进电机接线与检测方法；熟悉三相交流发电机的星形与三角形连接方法。
汽车半导体器件技能训练实训内容包括：汽车常用电子仪器仪表的使用，二极管和三极管的识别与检测，单相桥式整流电路的安装与调试，晶体管共射放大电路的测量和调试，热敏电阻式温控器，汽车磁脉冲式电子点火装置。实训目的和要求包括：了解半导体二极管、特殊二极管、三极管的外形、型号、规格、性能，并能正确识别；能用万用表判别晶体管二极管、三极管的极性、型号与性能；了解电子产品安装和焊接的基本知识，掌握电子电路的制作与测试；了解单管放大电路的检测方法、用仪器测量动态指标的方法；熟悉模拟电子技术实际应用电路的设计和组装、调试；了解晶闸管及单结晶体检测方法，掌握晶闸管调压电路的正确应用；掌握汽车磁脉冲式电子点火装置电路结构与参数测试。
汽车数字电路技能训练实训内容包括：基本逻辑门电路测试，译码与显示，计数器，555 时基电路的应用。实训目的和任务实施要求包括：了解集成门电路的外形和好坏的检测；掌握组合逻辑电路正确使用方法，功能测试；了解组合逻辑电路的设计与测试方法；了解常用集成触发器的外形和检测方法，时序逻辑电路的好坏的检测；熟悉555 定时器的电路结构和引脚功能。
电测实训总结范文4
“三个结合”是指在电工技能训练中要注重讲解示范与示范练习相结合、循序渐进与启发引导相结合、正确评价与反馈整改相结合。
1、讲解示范与规范练习相结合
讲解和示范在技能训练过程中是不可缺少的，准确讲解与标准示范有利于学习者不断的调整头脑中的动作表象，形成准确的定向映象，进而在实际操作中可以调节动作的执行。示范操作必须按照正确的姿势去准确地操作，教师的肢体移动，一招一式，乃至指向解说必须标准、规范，不能有任何的多余动作、不良动作，更不能有错误动作，以免造成学生错误模仿。练习是技能形成的基本途径，是有目的的、有步骤、有指导的活动。教师的准确讲解结合操作示范，可以使学生具体、直观的感受到所学操作技能的形成过程，加深对技能训练内容的理解。
在汽车电工技能训练过程中，教师对每一种电工工具、仪表仪器的使用方法要讲解清楚。例如：关于万用表的使用，教师要讲清以下几个方面：①万用表要水平放置；②使用前应先检查指针是否指在零点；若不指在零点，应先进行机械调零；③万用表面板上有两个插孔，分别标注“+”、“-”两种符号。测量时，应把红色表棒插入“+”插孔，黑色表棒插入“-”插孔；④根据测量的种类和量程调准转换开关的位置；⑤选择合适的量程。测量电压和电流时，如事先不知道被测量的大小，应把转换开关拨到最大量程试测，然后根据指针偏转情况逐步变换为合适的量程，再进行测量；万用表的指针偏转到满刻度的三分之二位置以上时，表明量程合适，测量结果比较准确。测量电阻时，万用表的指针偏移到欧姆中心值时，测量结果最准确。⑥万用表使用完毕后，务必将转换开关置于交流电压的最高量程档，以防他人误用，造成损坏。
在准确讲解的基础上，结合动作示范，指导学生进行规范练习，做到讲练一体化。因为实习教学就是以专业理论的系统性和工艺过程的连贯性为内在联系的技术技能的有效传授方式，所以在给学生作操作示范的过程中，应辅以必要的“解说词”，交待动作的顺序和要领，讲清操作的关键和理由。讲解的语言应当注意逻辑性和专业术语化。例如：使用万用表测量电阻，第一步，把万用表转换开关放在电阻档上，选择适当量程（测量前根据被测电阻值用表的转换开关选择适当量程，一般以电阻刻度的中间位置接近被测电阻值为好）。第二步，量程选定后，测量前将两个表笔短路，调节调零旋钮，使指针在电阻刻度的零位上。第三步，将两个表笔分别与电阻两端相连接，读出电阻的读数。传授给学生正确的操作方法之后，让学生自主练习。这些看似简单的操作，如果学生不能使用正确的方法进行规范练习，很难达到预期的训练效果，甚至发生仪表损坏等故障。特别是对于一些学生容易出错的操作规程，一开始就应该让学生进行规范练习。
2、循序渐进与启发引导相结合
技能训练是一个循序渐进的过程，操作技能的形成，一般都要经过掌握局部动作阶段、动作交替阶段、动作协调阶段和动作完善阶段。在教学过程中，必须遵循课题的逻辑顺序，由浅入深、由易到难、由简到繁由局部到整体、由慢速到快速地进行，使学生易于理解和记忆、便于掌握和巩固所学的基本操作技能。不可贪多求快，否则会欲速则不达。笔者认为整个汽车电工技能训练过程可分为四个阶段：第一阶段，安全用电常识及常用工具、仪器、仪表的正确使用。教师对学生进行必要的安全用电常识教育，使其了解电的性能，熟悉电工操作规程，学会正确使用常用仪器仪表，为安全、有序、正确、规范的汽车电工技能训练打下良好的基础。第二阶段，用常用仪器、仪表检测汽车电器各总成件。要求学生了解汽车电器各总成件的结构与作用，熟悉它们的技术性能和主要参数，掌握各总成件质量的判断方法。第三阶段，综合性技能训练。着重培养学生综合知识的应用能力及实践能力，要求学生将所学过的知识进行综合，通常一个技能训练课题中用到几部分内容，当同学以学过全车线路的有关基础知识，例如：电源系、启动系、点火系等概念后，让学生综合运用这些知识对车辆电路故障进行检测。教师对技能训练的内容进行简单的讲解，然后引导同学按步骤进行检测。第四阶段，熟悉协调和操做水平的提高。在学生掌握如何诊断与排除汽车电路故障以后，应着重强调工艺要求，并让学生运用中间断路法进行故障的诊断与排除。上述四个阶段是一个由浅到深、由易到难的过程，教师在技能训练过程中应按照循序渐进的原则进行讲解，同时对重点、难点问题，坚持循序渐进和启发引导相结合。例如：在前照灯光线路连接时，采用把实验分成两部分：先让学生自己动手进行灯光线路的连接，当学生看到自己连接的前照灯线路接上电源后即正常发光时，欣喜之情溢于言表，学生对实习产生浓厚的兴趣；此时再让学生把变光线路灯光继电器线路接上进行实验，从而达到化繁为简的效果。另外，对学生技能训练中出现的问题和错误加以启发性的分析，如学生在不解体检测硅整流发电机时，测出的数据有时是错误的，但不知道如何检查和判断数据的正确与否，这就需要老师给予启发和指导，引导学生分析产生测量数据不符的原因及检查方法，一步步给予指导，通过教师由浅入深的逐步引导和分析，学生对检测方法有了整体上的认识，并将逐渐提高如何发现问题和解决问题的能力。3、正确评价与反馈整改相结合
正确评价技能训练成绩是激发学生热情、调动学生积极性的重要手段。通过考评发现问题，并及时反馈给学生进行整改，做到正确评价和反馈整改相结合，逐渐提高学生的操作技能。在技能训练过程中，笔者采取多元化的评价方式评价学生的成绩，具体做法是：①将技能训练成绩分为应知和应会两部分，既考核理论知识，又考核实际操作。②采取教师与学生评价相结合的方式，除了教师根据学生操作情况进行评定成绩外，设定一定比例的学生的自评分。学生的自评分，又分为学生本人自我评价和小组评价。③让一位学生操作，其余学生观看，通过评议得出分数。④每进行一次技能训练评定一次成绩。对那些不满意自己目前成绩的同学允许他们通过一段时间练习改进后重新评定成绩，引导并鼓励学生对自己不断提出新要求，从而达到不断提高、不断创新的目的。多元化的考核方式有教师考核、学生自我考核、师生间、学生间能相互学习相互促进，极大调动了学生技能训练的积极性，效果很好。教师在正确评价的基础上及时将信息反馈给学生，对出现的问题，提出整改措施，达到纠正错误提高技能的目的。另外，笔者还通过举办一年一度的学生技能比赛，考核学生独立完成实际操作任务的能力，检测学生的技训水平。例如：2007年11月份笔者组织的汽车电子工程专业学生技能比赛，考题是《硅整流发电机故障的检修》，要求学生在规定时间内，完成检测与维修，并有一定的工艺要求。通过严格的考评，不仅能比较公平地评定技能训练的成绩，而切可以督促学生认真、规范地完成技能训练的每一个环节，增强学生的竞争意识，提高技能训练的实效性。教师要培养学生善于从自己的体验中获得内部反馈信息，发现自己操作中存在的问题，确定改正方法，并主动地尝试、纠正与自我完善。
二、技能训练过程中应把握“三个环节”
在技能训练过程中，教师应把握好以下三个环节：第一个环节：教师引导学生参与；第二个环节：教师辅导学生操作；第三个环节：教师指导学生应用。教师活动主要表现为引导-辅导-指导，学生活动主要表现为参与-操作-应用。笔者认为学生的技能训练既要适合专业的岗位需求，又要注重中职学生动手能力的培养，提高学生的职业技能。
1、教师引导学生参与
教师引导指技能训练起步上的引导。中职学生文化基础比较薄弱，学习兴趣不浓厚。由于汽车电子工程专业课程理论较深，专业性、实践性强，许多学生学习存在一定的困难，上课听不懂而学不好，由于学不好而不愿学，因此学习动力不足，容易失去信心，产生厌学情绪。教师要善于正确巧妙地引动学生，激发学生的学习兴趣，做好知识储备，保证技能训练的顺利进行。初次接触技能训练，部分学生存在对“电”的恐惧心理而缩手所脚，教师应加强引导，对学生进行必要的安全用电常识教育使其了解电的性能，鼓励学生多动手、多实践。同时教师还应对安全文明操作规范和如何防止操作中易出现的问题做出必要的说明，列举错误操作可能带来得危害。例如：按装起动机往接线柱上连接电源线时，首先要注意，工具不能与铁接触否则会出现打火现象，同时指出螺母紧固要适当，如果过紧，不仅费事费力，而且还会将起动机电磁开关绝缘垫损坏。小的失误可能造成严重的后果，这样非常简单的细节如不按规范去做，可能存在重大安全隐患（老师可以演示一遍）。
2、教师辅导学生操作
教师对学生操作练习要给予全面辅导，教师应面对不同基础，不同潜质的学生，要把学习时间作为变数，以“学会”为质量基础，因人而异，弹性操作，做到“上不封顶”，支持每一位学习进度快的学生，达到更高的目标；“下能保底”根据不同的学习目标，保证最基本的质量标准。既要注重共性问题，又要注意个别差异。共性问题采用集中辅导，个性问题作个别辅导，使学生的操作技能不断形成和提高。例如：硅整流发电机技术性能的检测。首先让学生利用万用表对发电机励磁绕组、定子三相绕组的短路、段路及搭铁进行检测，学生动手测试时，教师发现个别问题及时纠正，必要时还要手把手的辅导。个别辅导针对性强，易发现操作中的不规范动作，利用个别辅导解决个别问题是非常有效的。另外，对汽车起动机、分电器、继电器等，老师辅导学生自己动手拆装，直观了解其内部结构特征及工作原理，熟悉他们的技术性能与作用。
电测实训总结范文5
关键词：模拟器；模拟训练；故障模拟
中图分类号：TM743 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）34-0191-02
Abstract： In order to meet the training needs of a certain type of naval gun weapon system， combined with the semi physical simulation and virtual modeling， the training simulator is developed. The general design idea of the training simulator is introduced. The function and composition of the simulator and the simulation method of the operation training and fault elimination are discussed in detail. The simulator can meet the needs of training posts competencies of students in assignment education academy. And it has a strong reference to the development of new equipment training simulator.
Key words： simulator； simulation training； fault simulation
1 概述
由于受到装备、场地、经费、维护保养等条件的限制，某型舰炮武器系统实装联动及故障排除训练很难开展，尤其是实装不可能随意产生各种故障现象，装备故障分析排除的训练更是难以开展，而模拟训练以安全、经济、不受气候条件和场地限制、能实现“全任务”训练、大批量训练等独特优势，成为解决上述问题的主要途径。
模拟训练是计算机技术和仿真技术融合的产物，已经成为军事领域重要的训练手段。本文通过实装仿真和虚拟场景相结合的方式，设计了具备操作训练和故障排除训练功能的某型舰炮武器系统模拟器，能较好地满足任职教育院校培养学员岗位任职能力的需求，能有效促进装备技术保障能力的形成。
2 总体方案
模拟器由导控台、射击指挥模拟台、跟踪雷达模拟台、舰炮监控模拟台、舰炮虚拟台、舰炮监控模拟台、大屏幕投影及音效系统等组成。可以实现系统管理、操作训练、故障排除训练、考核评估、理论学习等功能（如图1）。
2.1 台位组成
导控台由一台电脑和网络设备组成，主要用来对系统进行综合指挥控制，模拟产生目标、我舰姿态、气象参数、操作场景等信息，综合处理各模拟台位之间的信息交换，设置并故障、管理训练人员信息等。
舰炮虚拟台由一台电脑组成，安装舰炮三维模型。舰炮的机械和电气机构复杂，用实物模拟实现难度太大，并且成本高昂，实用意义不大，可采取全虚拟模拟，从整体外观到具体零部件建立三维模型，模拟舰炮的实战场景、内部各部件的动作过程及配合关系、各种故障现象等，并能接收火控模拟台和舰炮监控模拟台的命令，演示舰炮相应的动作。
舰炮监控模拟台、火控模拟台、跟踪雷达模拟台和射击指挥台主要包括电脑、操控面板、指示灯面板、各种电路板和外壳等（部分台位如图2），能模拟各台位的各项操作和相应的页面显示，并能通过导控台在各台位之间交换信息。各模拟台内部的电路板不需要具备实装电路板的功能，但要能模拟各种故障现象，如各种指示灯的状态，各测量孔的测量值等，电路板通过单片机系统与模拟台的电脑相连，传送各种数据。
2.2 系统功能
系统管理可以实现用户管理、训练信息管理、目标环境管理、兵力信息管理、训练科目管理、故障代码管理等。
操作训练可以实现舰炮、火控、跟踪雷达的单机训练、战位训练、武器系统操作训练等三类科目的训练。实时在虚拟台上演示操作相关的动作引起机械动作、电路动作等。
故障排除训练可以在训练时能够根据导控台设置的故障在系统的各设备中产生相应的故障现象，根据故障现象操作人员可以确定故障设备，进一步进行故障排除。对于电气故障，主要通过实装模拟台位，进行故障电路板的定位、拆卸、换板、安装、调试及检测等模拟故障排除训练；对于机械故障，主要通过虚拟台位，进行机械部件的检测、拆装、更换，在训练结束时对排除故障过程进行记录和上报。
考核评估可以实现对舰炮武器系统理论知识、操作技能和维修技能的考核评估。
理论学习可以实现对舰炮武器系统装备结构、工作过程、操作方法、维修方法、日常保养方法等知识的学习。
3 技术实现
3.1 三维建模
利用Solidworks软件进行舰炮三维建模，舰炮零部件模型为主要部分，包括炮身、炮闩、开关闩机构、供弹机构、击发机构、反后坐机构、随动系统、冷却机构、炮架等。另外，为了逼真表现舰炮的运行环境，也要建立舰船场景、舰炮射击场景等模型。利用PostEngineer软件组合各模型，完成舰炮射击前准备、舰炮的瞄准、舰炮射击动作、内部各零部件间的动作（包括开关闩动作、装卸弹动作、退壳动作、后坐复进动作、弹鼓动作、冷却装置动作、反后坐装置动作、随动系统动作等）、零部件的分解结合、机械故障现象等。
3.2 人机交互的实现
人机交互是模拟器模拟的重点，主要包括各种信号的输入和输出两个方面。输入信号包括数字信号、模拟按键或开关输入两种，输出信号包括各种显示页面、指示灯和数码管等。数字输入信号和各种页面的显示可以利用软件编程实现，模拟按键或开关输入以及指示灯和数码管的显示可以采用单片机电路控制实现，实现过程如图3所示。通过对输入输出信号的控制，可以模拟舰炮武器系统的操作、操作结果的显示及各种故障现象的显示。
3.2 故障排除的实现
舰炮武器系统故障排除主要包括舰炮机械部件故障和各台位电气故障两部分。
机械故障在舰炮虚拟台上通过三维模型虚拟实现，包括射击不过火故障、卡弹故障、退壳故障、供弹故障等，预先设置好这类故障发生时机、故障现象、排除过程等，可以在舰炮虚拟台上以单个项目的形式进行故障排除训练和考核，也可以在武器全系统中以总体项目的形式进行故障排除训练和考核。
各台位电气故障主要模拟台位内部数十块电路板发生的故障，这类故障发生后，要根据故障现象及监控页面，检查相应电路板指示灯显示，测量电路板测量孔信号，在定位故障电路板之后更换故障电路板，最后进行调试，直至故障排除。故障排除的主要手段是通过分析检查找到发生故障的电路板并进行更换，所以模拟台位上的电路板要能够通过单片机控制，实现各指示灯的显示、测量孔信号的输出，并且判断电路板的拆卸、安装及更换。
4 结束语
该型舰炮武器系统模拟器的开发能有效解决训练部门因缺少装备而无法进行操作训练的问题，在模拟器监控系统下进行操作和维修训练能有效监控训练内容，有利于规范操作过程，提高训练效果，同时也为执掌装备人员提供了各种条件下的训练平台。该型模拟器的成功运行也能为其他新型舰炮武器系统模拟器的开发提供方法和依据。
参考文献：
[1] 王桂芹，刘海光，张永. 某大型训练模拟器的设计与实现[J].四川兵工学报，2012，33（8）：10-11.
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电测实训总结范文6
【关键词】 功率预测 短期预测 均方根误差
发电与用电必须实时平衡是电力系统运行的重要特点，只有这样系统才能保证安全和稳定。因而无论在国内还是国外，电网调度部门主要负责电力系统的调频、调峰、安排发电计划和备用容量等业务。对于新能源发电方面，尤其以光伏和风电为代表，当其在电力系统中达到较高透率时，准确预测其输出功率不仅有助于调度部门提前调整调度计划来减轻光伏风电间歇性对电网的影响，而且还可减少备用容量的安排，从而降低系统运行成本。因此，新能源功率预测在电网调度领域占有举足轻重的地位，更精确的预测风能、太阳能发电功率有利于制定合理的电力调度计划。
1 国内外研究现状
对新能源发电功率预测技术的研究较早起源于国外，尤其以丹麦、德国、瑞士、西班牙和日本等国的相关大学和科研机构为代表。上世纪90年代丹麦开始大力发展风电，促使了其不同公司或高校开始研究新能源功率预测问题。[1]相继产生了多个产品，如Riso实验室开发了Prediktor系统，丹麦技术大学开发出WPPT（Wind Power Prediction Tool）系统，而后的用于风电功率预测的Zephry系统就是由Prediktor和WPPT整合而来，另外由ENFOR公司研发的用于光伏功率预测的SOLARFOR系统也比较有代表性；作为国际上较早大面积应用新能源的德国，其Oldenburg大学开发了Previento系统，德国太阳能研究所开发了风电功率管理系统（WPMS）；西班牙Joen大学建立了19kW的光伏发电站验证其发电预报准确率[2]，通过人工神经网络算法，以实测的光伏板温度、日照辐射强度为输入值，以其I/V曲线为目标函数，训练神经网络的多层传感器，求解出逼近实际工况的I/V曲线，建立了发电功率日照强度、板温之间的函数关系，经过验证，该系统2003年发电量预测值与实测值的历史相关系数高达0.998。国内方面光伏发电量预测技术研发起步较晚。华北电力大学[3]结合光伏组件数学模型和保定地区气象资料，模拟了30MW光伏电站发电量数据，利用支持向量机回归分析方法进行功率预测，但该方法无实际光伏电站的实况发电量数据，缺乏实验验证，对实际光伏电站发电量预报的指导意义有限。华中科技大学[4]利用该校屋顶光伏并网发电系统资料进行研究，通过2005―2010年不同季节气象因素与发电量之间的相关分析，得出光伏发电量与辐照度的相关性最大、温度次之、风速再次之。
2 功率预测方法及分类
为提高功率预测精度，国内外研究机构都在尝试各种新的预测方法，主要的功率预测方法分类如（图1）。
时间序列分析是持续预测法中的一种，其认为风速、辐照强度预测值等于最近几个风速、辐照强度历史数据的滑动平均值，通常只是简单地把最近一点的观测值作为下一点的预测值。该模型的预测误差较大，且预测结果不稳定。改进的方法有ARMA模型法、卡尔曼滤波法。
人工神经网络方法被广泛用来解决非线性问题的建模方法。它由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作的非线性关系。其具有很多优良性能，如非线性映射能力、自组织性和自适应性能力、记忆联想能力、容错能力等。
按照风电或光伏功率预测的时间尺度可分为中长期、短期和超短期预测。对于中长期预测或更长时间尺度，主要用于风光电场或电网的检修维护计划安排等的预测。对于30分钟～72小时的预测，主要用于电力系统的功率平衡和经济调度、电力市场交易、暂态稳定评估等称为短期功率预测。一般认为不超过30分钟的预测为超短期预测。从预测模型建立角度考虑，不同时间尺度的预测有本质区别：0～3小时的预测主要由大气条件的持续性决定，所以如果不通过数值天气预报也能得出较好的预测结果，如采用可得到更好结果。对于时间尺度超过3小时的预测，不考虑数值天气预测无法反应大气运动的本质，所以难以得到较好的预测结果，所以通常的预测方法都采用数值天气预报的数据。
基于物理方法的功率预测流程示意图如下（以风功率预测为例）。首先通过数值天气预报得到风速、风向等气象数据，再根据电场周围的地理信息参数（等高线、粗糙度、障碍物、温度分层等）采用软件计算得到风机轮毂高度的风速、风向、气温、气压等参数，最后根据风机功率曲线计算得到风电场输出功率。因为在不同的风向和温度条件下，即使风速相同，风电场输出功率也不相等，因此风电场功率曲线是一族曲线，同时还应考虑风电机组故障和检修的情况。对整个区域进行风电功率预测时，可对所有的风电场输出功率进行预测，然后求和得到区域总功率。
基于统计方法的风电/光伏的功率预测不考虑风速/辐照变化的物理过程，根据历史统计数据找出天气状况与风光电场出力的关系，然后根据实测数据和数值天气预报数据对电场输出功率进行预测。
两种方法各有优缺点。物理方法无需大量的测量数据，但对大气的物理特性及风/光电场特性的数学描述要求较高，这些描述方程求解困难、计算量大。统计方法无需对求解方程，计算速度快，但需要大量历史数据，采用机器学习方法对数据进行挖掘与训练，得到气象参数与风/光电场输出功率的关系。目前的趋势是将两种方法混合使用，称之为综合方法。
3 三种预测方法的对比
通过应用三种统计预测算法于某案例中对其预测精度进行了对比。案例以某岛屿上的分布式风光电站发电量为检验对象，该电站由25台30kw并网光伏逆变器、5台50kw风机组成，合计1000kw。选取2013年4月份的历史功率数据和历史数值天气预报数据作为模型建立依据，5月份发电量作为预测对象（因为该区域4，5月份天气变化相对最小），并采用同时段的历史功率数据对模型的预测结果进行验证。
3.1 ARMA预测模型
3.1.1 ARMA模型的基本原理
ARMA模型也称为自回归滑动平均模型，是研究时间序列的重要方法之一，是由自回归与滑动平均两种模型“混合”而成。常用于长期追踪资料的研究和用于具有季节变动特征数据的预测中，所以可将其应用于风电光伏功率预测领域。
3.1.2 预测结果及误差分析
运用ARMA模型分别对5月1日9时0分至5月31日18时00分进行预测，得到原始风电光伏总功率和预测功率。预测结果如（图3、4）所示。
常见的预测误差的评估方法有平均绝对误差，均方根误差，相关系数等。均方根误差放大了出现较大误差的点，能更好的反映光伏电站预测模型的准确度，因此本文采用均方根误差RMSE对模型的误差进行评估。
其中，N-测试样本数；P-装机容量。
通过Matlab的计算，我们得到各项指标结果如表1。
3.2 卡尔曼滤波预测模型
3.2.1 模型基本原理
卡尔曼滤波法运用了滤波的基本思想，利用前一时刻预报误差的反馈信息及时修正预报方程，以提高下一时刻的预报精度。要实现卡尔曼滤波法预测风光功率，首先必须推导出正确的状态方程和测量方程。因已通过时间序列分析建立了风电功率时间序列的ARMA模型，故可将ARMA模型转换到状态空间，建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程。
3.2.2 预测结果及误差分析（如图5、图6）
通过Matlab的计算，我们得到各项指标结果如（表2）。
3.3 小波神经网络预测模型
对于上文的ARMA模型和卡尔曼滤波模型都属于线性模型，都必须先对模型结构做出假设，然后对模型参数的估计得到预测值。因此，模型结构的合理与否，直接影响到最终预测的精度。由于风光电场功率具有高度的不确定性，因而单一的线性预测模型不足以挖掘其功率数据中的所有信息。而神经网络具有自学习、自组织和自适应性，可以充分逼近任意复杂的非线性关系，所以本文选择小波神经网络方法对风光功率进行非线性预测研究。
3.3.1 小波神经网络法基本原理
小波神经网络是一种以BP神经网络拓扑结构为基础，把小波基函数作为隐含层节点的传递函数，信号前向传播的同时误差反向传播的神经网络。小波神经网络的拓扑结构如图7。
3.3.2 模型建立
首先采集四月份一整月的光伏风电功率数据，每隔15min记录一个时间点，共有960个时间节点的数据，用前四月份30天的功率数据训练小波神经网络，最后用训练好多的神经网络预测之后的功率数据。基于小波神经网络的功率预测算法流程图如图8所示。
小波神经网络的拓扑结构如图9所示。
小波神经网络训练：通过数据训练小波神经网络，网络反复训练100次。
神经网络网络测试：用训练好的神经网络预测风光功率，并对预测结果进行分析。
3.3.3 预测结果
利用Matlab处理数据并进行计算，我们得到基于小波神经网络的功率预测结果（图10、11）。
预测结果分析：
本文采用了ARMA模型、卡尔曼滤波预测算法和小波神经网络算法对该岛的分布式风光电功率数据样本进行了预测。分析表1～表3预测效果评价指标，我们得到以下认识：小波神经网络模型中我们得到预测结果：超短期预测精确度误差最小达到到7%，短期预测精确度误差最小达到到9%，表明小波神经网络的预测结果已经相当精确。对小波神经网络预测曲线与线性预测模型的预测曲线进行对比，可以看到：神经网络对于光伏风电功率的描绘更加平缓。
4 结论与展望
在对国内外文献广泛调研的基础上，较为全面地论述了风电、光伏功率预测技术的研究现状和最新动态，对当前功率预测技术方法进行了总结归纳，建立了针对某岛屿分布式风光互补示范工程的高精度发电功率预测模型，成功实现了分布式电源总输出（光伏风电）的精确预测，实验运行结果表明：该系统能够准确预测次日短期和未来4小时超短期光伏发电出力，短期和超短期预测的月平均均方根误差分别为9%和7%。
为了进一步提高功率预测精度还需要提高数值天气预报质量，从而得到精度更高更丰富的区域气象数据。因此需要尽快建立我国数值天气预报商业化服务，进一步完善风电光伏功率预测系统，提高预测精度。
参考文献：
[1]BOSSANYI E A. Short-term wind prediction using Kalman filters[J]. Wind Engineering， 1985，9（1）：1-8.
[2]Almonacid F， Rus C， Perez P J，et al.Estimation of the energy of a PV generator using artificial neural network [J]. Renewable Energy， 2009， 34（12）：2743-2750.
