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推动园区治理现代化与高质量发展--2019(第四届)京津冀开发区协同创新发展论坛专家发言摘编
被引量：
4
1
作者
本刊编辑部
肖金成
+3 位作者
陈耀
张召堂
吕拉昌
陈文丰
《经济与管理》
CSSCI
2020年第2期7-14,共8页
开发区实现高质量发展就是要建高质量高品质的园区。高质量高品质开发区是绿色生态开发区、平安韧性开发区、创新发展开发区和数字智慧开发区。体制创新是开发区的灵魂和动力所在。通过产城融合、集约发展、绿色发展实现开发区高质量发...
开发区实现高质量发展就是要建高质量高品质的园区。高质量高品质开发区是绿色生态开发区、平安韧性开发区、创新发展开发区和数字智慧开发区。体制创新是开发区的灵魂和动力所在。通过产城融合、集约发展、绿色发展实现开发区高质量发展。抢稀缺的人、抓核心技术、造磁吸环境是园区实现高质量发展的三大抓手。通过实现"四个转变"即要素驱动向创新驱动转变、低成本优势向质量效益优势转变、由粗放制造向绿色制造转变、生产型制造向服务型制造转变,实现开发区转型升级。管理机构市场化、治理结构市场化、管理机制市场化、内部运营市场化、社会管理市场化是新时期开发区发展的必由之路。
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关键词
京津冀协同发展
开发区治理现代化
高品质园区
论坛
发言摘编
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职称材料
基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型
被引量：
1
2
作者
刘育平
杨尔欣
+3 位作者
李洪
于光宗
杨建伟
刘军军
《数学的实践与认识》
2023年第10期42-51,共10页
为了精准预测多维度能耗,文章研究基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型.利用光谱双聚类算法,按照用户用电类别维度,聚类用户用电数据,得到用户用电类别画像特征;按照用户需求响应维度,以负荷模式、分时用电量变异系数、...
为了精准预测多维度能耗,文章研究基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型.利用光谱双聚类算法,按照用户用电类别维度,聚类用户用电数据,得到用户用电类别画像特征;按照用户需求响应维度,以负荷模式、分时用电量变异系数、光伏出力交易量为指标,建立用户需求响应评价模型,得到用户需求响应画像特征:利用模糊聚类算法聚类处理两个维度的画像特征,建立优质电力园区多维度用户画像,确定径向基函数神经网络结构:利用微粒群算法优化径向基函数神经网络的参数,确定径向基函数神经网络的多维度能耗预测模型:在多维度能耗预测模型内输入多维度用户画像,输出多维度能耗预测结果.实验证明:该模型可有效获取用户用电类别与需求响应两个维度的用户画像特征,建立多维度用户画像:该方法可精准预测优质电力园区多维度能耗.
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关键词
用户画像特征
优质电力园区
多维度
能耗预测
光谱双聚类
神经网络
原文传递
题名
推动园区治理现代化与高质量发展--2019(第四届)京津冀开发区协同创新发展论坛专家发言摘编
被引量：
4
1
作者
本刊编辑部
肖金成
陈耀
张召堂
吕拉昌
陈文丰
机构
不详
中国区域科学协会
中国社会科学院研究生院
中国社会科学院工业经济研究所
中国社会科学院西部发展研究中心
中国开发区协会
北京城市创新与发展研究中心
北京市长城企业战略研究所
出处
《经济与管理》
CSSCI
2020年第2期7-14,共8页
文摘
开发区实现高质量发展就是要建高质量高品质的园区。高质量高品质开发区是绿色生态开发区、平安韧性开发区、创新发展开发区和数字智慧开发区。体制创新是开发区的灵魂和动力所在。通过产城融合、集约发展、绿色发展实现开发区高质量发展。抢稀缺的人、抓核心技术、造磁吸环境是园区实现高质量发展的三大抓手。通过实现"四个转变"即要素驱动向创新驱动转变、低成本优势向质量效益优势转变、由粗放制造向绿色制造转变、生产型制造向服务型制造转变,实现开发区转型升级。管理机构市场化、治理结构市场化、管理机制市场化、内部运营市场化、社会管理市场化是新时期开发区发展的必由之路。
关键词
京津冀协同发展
开发区治理现代化
高品质园区
论坛
发言摘编
Keywords
coordinated
development
of
Beijing-Tianjin-Hebei
modernization
of
development
zone
governance
high
quality
park
forum
speech
excerpt
分类号
F127 [经济管理—世界经济]
F120.3
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职称材料
题名
基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型
被引量：
1
2
作者
刘育平
杨尔欣
李洪
于光宗
杨建伟
刘军军
机构
国网甘肃省电力公司
国网甘肃省电力公司刘家峡水电厂
国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
出处
《数学的实践与认识》
2023年第10期42-51,共10页
文摘
为了精准预测多维度能耗,文章研究基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型.利用光谱双聚类算法,按照用户用电类别维度,聚类用户用电数据,得到用户用电类别画像特征;按照用户需求响应维度,以负荷模式、分时用电量变异系数、光伏出力交易量为指标,建立用户需求响应评价模型,得到用户需求响应画像特征:利用模糊聚类算法聚类处理两个维度的画像特征,建立优质电力园区多维度用户画像,确定径向基函数神经网络结构:利用微粒群算法优化径向基函数神经网络的参数,确定径向基函数神经网络的多维度能耗预测模型:在多维度能耗预测模型内输入多维度用户画像,输出多维度能耗预测结果.实验证明:该模型可有效获取用户用电类别与需求响应两个维度的用户画像特征,建立多维度用户画像:该方法可精准预测优质电力园区多维度能耗.
关键词
用户画像特征
优质电力园区
多维度
能耗预测
光谱双聚类
神经网络
Keywords
user
portrait
features
high
quality
power
park
multidimensional
energy
consumption
prediction
spectral
diclustering
the
neural
network
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TU111.195 [建筑科学—建筑理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
推动园区治理现代化与高质量发展--2019(第四届)京津冀开发区协同创新发展论坛专家发言摘编
本刊编辑部
肖金成
陈耀
张召堂
吕拉昌
陈文丰
《经济与管理》
CSSCI
2020
4
下载PDF
职称材料
2
基于用户画像特征的优质电力园区多维度能耗预测模型
刘育平
杨尔欣
李洪
于光宗
杨建伟
刘军军
《数学的实践与认识》
2023
1
原文传递
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