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991.
变压器有载合闸时纵联差动保护误动的分析 总被引:1,自引:1,他引:1
为了阐明变压器有载合闸及穿越性涌流幅值较低时差动保护误动的机理,建立了一个新的有载合闸变压器模型。通过该模型建立一组非线性微分方程组,通过简化铁心磁化特性的描述,利用4阶龙格?库塔算法求解。结合考虑磁滞效应TA模型的建立,分析了变压器有载合闸过程中一二次涌流的波形及其谐波特征,并指出:低穿越性涌流情况下的变压器差动保护误动现象主要是由TA局部暂态饱和造成的。通过仿真试验验证了上述观点。 相似文献
992.
短期负荷预测中支持向量机模型的参数选取和优化方法 总被引:24,自引:5,他引:24
讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法。对建立支持向量机模型,通过对模型结构的分析,提出了模型学习参数的选取方法,给出了基于最优方向搜索的高斯核函数参数的优化算法。针对负荷预测模型,对模型的输入变量采用规范化预处理消除了量纲不一致对SVM模型的不利影响,通过对数变换将模型输出的相对误差转化为模型输出的绝对误差,便于模型学习参数的选择。最后采用实际数据对该方法进行了模拟计算,其结果表明该方法可以有效地降低SVM模型的建模误差和测试误差,而且SVM模型比模糊模型和神经网络模型有更好的泛化性能和预测精度。 相似文献
993.
短期电力负荷预报间隔采样混沌模型 总被引:5,自引:3,他引:5
现有研究工作表明电力系统负荷数据具有弱混沌性。在负荷预测混沌建模方法中,Lvapunov指数预报模式具有理论基础强、模型简单、预测精度高等优点,但预测时限受负荷吸引子最大Lyapunov指数限制。针对Lyapunov指数预报模式的不足,提出了k-△t间隔采样混沌模型,首先将原始负荷序列分解为多个不相交的了序列,然后对各个子序列分别建立Lyapunov指数预报模型。改进了求解最大 Lyapunov指数的方法,探讨了原始负荷序列最大可分解子序列数目的确定依据。数值实验结果表明文中提出的模型能有效地提高负荷预测精度、增加预测时限。 相似文献
994.
发电机中性点配电变压器二次负载阻值是按发电机及机端设备对地电容理论值设计的。其阻值是否合适.应在机组投产前实测参数以选取合理电阻抽头并进行校核。结合实例,提供了一套现场测试参数和配电变压器二次阻值抽头选取及校核的实用方法。 相似文献
995.
针对运城地区电网易受气象影响的特点,应用了一种具有天气敏感性的基于快速反应BP算法的神经网络预测模型,模型中合理地考虑了影响负荷变化的气温和降水量等主要气象因素,使其能够适应天气的变化。对运城地区的实际负荷进行预测,结果较好地满足了现场要求.从而验证了该模型和算法的有效性。 相似文献
996.
基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法 总被引:3,自引:1,他引:3
针对短期负荷预测的特点,提出一种基于多目标粒子群优化算法的短期电力负荷预测法。该算法充分利用了历史数据集的基本知识,利用多目标粒子群优化算法挑选出Pareto最优模式分类规则集,在考虑规则的分类准确性和可解释性的情况下,建立一个基于模糊规则的电力负荷模式分类系统。在仿真试验表明此分类系统具有较好的分类性能,可为电力负荷预测提供更为充分有效的历史数据,从而改善其负荷预测性能。 相似文献
997.
998.
针对电力系统年用电量增长的特点,将最小二乘支持向量机LS-SVM(least squares support vector m a-ch ine)回归模型引入年电力需求预测领域,并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络ANN(ar-tific ial neural networks)的智能预测方法比较,该模型优点是明显的:1)将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程;2)整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了预测的稳定性;3)将年电力需求预测的外插回归问题转换为内插问题,提高了预测精度。应用实例表明:该模型实现容易、预测精度高,更适合年电力需求预测。 相似文献
999.
1000.
介绍了江苏电网现状,针对江苏电网实际运行情况,分析了当前江苏电网输送能力受到限制的主要原因,指出提高江苏电网输送能力的主要技术改造方向。根据2005年江苏电网全网电力平衡情况及500 kV电网电力输送受卡情况、局部电网电力外送受卡情况、部分新建电厂电力外送受卡情况,提出了2006年及今后几年提高电网输送能力拟采取的措施,以满足江苏今后的用电需求。 相似文献