下载文档原格式
热环境根据WBGT指数(湿球黑球温度)对作业人员热负荷的评价GB／T 17244—1998国家技术监督局1998—03—10批准1998—10—01实施前言本标准等效采用ISO 7243：1989《热环境根据WBGT指数(湿球黑球温度)对作业人员热负荷的评价》。
本标准是ISO／TC 159／SC5人类工效学标准化技术委员会环境分委会制定的评价热环境的系列标准之一。
本标准采用WBGT指数评价热作业环境和热作业人员的热负荷。
本标准中能量代谢率的单位，按卫生学要求将ISO 7243中的“瓦(W)”换算为“千卡(kcal)或千焦(KJ)”同时列出，并以代谢率表示，以排除性别、年龄、体重大小等因素产生的差别。
平均能量代谢率计算方法，ISO 7243中没有明确规定，我们予以补充，ISO 7243中WBGT指数只根据体力作业强度不同规定了指数温度限值，而本标准在其基础上，将热环境评价标准分为四级，即好、中、差、很差。
以ISO7243中规定的指数温度限值为“好”级，指数温度每增加1℃，降低一级。
另外，在文字和编排上作了一些改动。
本标准的附录A、附录B、附录C都是提示的附录。
本标准由国家技术监督局提出。
本标准由全国人类工效学标准化技术委员会归口。
本标准由中国标准化与信息分类编码研究所、中国预防医学科学院劳动卫生与职业病研究所、北京劳动卫生与职业病研究所共同起草。
本标准主要起草人：于水中、滑东红、李天麟、肖惠、金书香。
ISO前言本国际标准是用于研究热环境的系列标准之一。
本国际标准的目的是：一一审定热环境标准中的测量方法、检验及注解所提及术语的定义；一一草拟有关热环境物理参数测量方法的说明；一一选择一种或数种这些参数的解释方法；一一确定舒适环境区域和酷热或严寒环境区域热接触的推荐值或最高值；一一草拟有关个人或集体热或冷防护措施效率的测量方法的说明。
鉴于对人体热接触问题兴趣的增长，而在此领域内，事实又缺乏文件和国家标准，因此，在没有一套完整的标准之前，有必要先公布本国际标准。
容量负荷评估的主要方法容量负荷评估是指对系统、网络、设备等进行性能评估和负荷测试，以确定它们在特定负载量下的性能表现和能力。
容量负荷评估的主要目的是为了预测系统在未来增加负载时的行为，以便为系统的规模和配置提供准确的建议。
下面是容量负荷评估的主要方法。
1.基准测试法基准测试法是最常用的容量负荷评估方法之一、它通过对系统进行正常运行负载下的测试，收集性能数据，建立系统运行的基准指标。
然后，通过增加负载来模拟未来的负荷增长，并根据已有的基准指标对系统的性能进行预测。
基准测试法的主要步骤包括：确定测试环境和工作负载、执行基准测试收集性能数据、分析和建立基准指标、根据指标进行容量估算。
2.压力测试法压力测试法是通过对系统进行逐渐增加负载的测试，以测试系统的极限负荷。
压力测试法通常采用以下几种方法：逐渐增加负载的增量测试、在稳定状态下增加负载、对系统进行长时间运行测试等。
压力测试法的主要目的是确定系统的最大可承受负荷，并确定系统在达到极限负荷时的性能表现，以便确定系统的容量是否可以满足需求。
3.模型建立法模型建立法是一种基于模型的容量负荷评估方法。
它通过建立数学模型来模拟系统的行为，从而预测系统在不同负载下的性能表现。
模型建立法可以是基于仿真模型、统计模型、网络模型等。
模型建立法的主要优点是可以节省时间和成本，因为它不需要实际测试硬件设备或系统。
然而，模型的准确性取决于模型的建立过程和输入参数的准确性。
4.负载测量法负载测量法是直接对系统进行实时性能测量的方法。
它通过收集系统的性能指标（如CPU利用率、内存利用率、网络流量等）来评估系统当前的负载情况。
负载测量法主要用于动态负荷评估，它可以实时监测和分析系统的负荷情况，并根据负载情况做出调整和优化。
综上所述，容量负荷评估的主要方法包括基准测试法、压力测试法、模型建立法和负载测量法。
通过选择合适的方法，可以对系统的性能进行准确评估，以及为系统的规模和配置提供准确的建议。
电力负荷预测模型的建立与精度评估方法随着电力系统的快速发展和电力需求的不断增长，准确预测电力负荷成为了电力行业和能源规划的关键问题。
电力负荷预测模型的建立和精度评估方法成为了研究热点，对于电力系统的稳定运行、经济调度和资源配置具有重要意义。
一、电力负荷预测模型的建立电力负荷预测模型是基于历史负荷数据和相关影响因素的统计学方法，通过建立合适的数学模型来预测未来一段时间内的电力负荷。
常用的电力负荷预测模型包括回归分析模型、时间序列模型和人工神经网络模型等。
1. 回归分析模型回归分析模型是一种常用的电力负荷预测方法，它基于历史负荷数据和相关影响因素之间的线性关系建立预测模型。
常见的回归分析模型包括线性回归模型和多元回归模型。
首先，根据历史负荷数据和影响因素数据进行数据预处理，包括数据清洗和特征提取等。
然后，建立回归方程，通过最小二乘法估计模型参数。
最后，利用建立的回归模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
2. 时间序列模型时间序列模型是一种基于时间趋势的电力负荷预测方法，它假设未来的负荷与过去的负荷存在某种规律和关系。
常用的时间序列模型包括移动平均模型、指数平滑模型和自回归移动平均模型等。
首先，对历史负荷数据进行平稳性检验，确保数据满足模型的基本假设。
然后，选择适当的时间序列模型，比如ARIMA模型。
最后，利用选定的模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种基于机器学习的电力负荷预测方法，它通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的神经元网络，实现非线性模型的建立和预测。
常用的人工神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络等。
首先，根据历史负荷数据和相关影响因素构建神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
然后，通过反向传播算法训练神经网络模型，不断调整权值和阈值以提高模型的预测性能。
最后，利用训练好的神经网络模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
二、精度评估方法电力负荷预测模型的精度评估是衡量模型预测性能的重要指标，常用的评估方法包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数等。
主望董垫卫生鲨瘟鲞查垫！Ｑ堡！！旦笙垫鲞笙！！塑曼！也』！型旦埋Ｑ！！业旦ｉ！：旦竺！Ｑ！Ｑ：！型：垫！堕！：！三并举出实例吲。
ＲＷＩ。
是指在特定的Ｔ作条件下，负荷的重量几乎可以使所有的健康工人都可以正常地Ｔ作一段足够的时间（例如工作满８ｈ）而不致引起与提举相关的ＬＢＰ的危险度增高。
ＲＷＬ的具体计算方法：ＲｗＬ＝Ｌｃ×ＨＭ×ＶＭ×ＤＭ×ＦＭ×Ａ—ＭｘＣＭ，方程也可以表达成如下形式：ＲＷＬ＝２３ｘ［２５／Ｈ］ｘ［１－－Ｏ．００３ＩＶ一７５１］ｘ［０．８２“．５／Ｄ］ＦＭ［Ｉ－－Ｏ．００３２ｘＡ］ＣＭＲＷＬ：ｋｇ；ＬＣ：最大提举重量负荷常数，此常数为２３ｋｇ；ＨＭ：水平距离参数（２５／Ｈ）；Ｈ：搬举起始或终止时手掌中心距两踝关节中间的水平距离（ｃｍ）；ＶＭ：垂直位置参数（１－０．００３Ｖ一７５Ｉ）；Ｖ：搬举起始或终止时手掌距地面的垂直距离（ｃｍ）；ＤＭ：垂直抬举距离参数（０．８２“．５／Ｄ）；Ｄ：搬举起始与终止时手掌距地面的垂直距离之差（ｃｍ）；ＦＭ：频率参数（根据频率和工作持续时间确定不同的系数）；Ｆ：频率（次／ｍｉｎ）；ＡＭ：不对称参数（１－０．００３２ｘＡ）；Ａ：偏离矢状面的角度（度）；ＣＭ：抓握难易参数。
ＬＩ＝实际提举重量／ＲＷＬ。
根据国内外流行病学调查发现．如果ＬＩ＞Ｉ．０。
提示该工作任务可能构成对作业人群的危害；如果ＬＩ＞２．０甚至３．０以上时，则危险度会明显增加Ｍ。
二、ＮＩＯＳＨ提举公式的优缺点及应用情况１．提举公式的优缺点：提举公式最大的优点是直观、有效性，评估结果为定量的资料。
可以用来比较不同提举任务或不同个体间的工效学负荷相对大小，同时也可以评价工效学干预的效果。
提举公式亦具有可靠的理论依据．经过多年的流行病学调查和实验室研究，公式得到反复的验证和修订。
提举公式也存在缺点。
最大的缺点是评估的范围有限，如无法准确评估单手提举、非站位提举，在ＭＭＨ作业中，当推、拉、运的作业时间大于总工作时间的１０％时，就不适合使用提举公式进行评估。
电力负荷预测技术的研究进展在当今高度依赖电力的社会中，准确的电力负荷预测对于电力系统的规划、运行和管理至关重要。
它不仅有助于优化电力资源的分配，提高电力系统的稳定性和可靠性，还能降低发电成本，减少能源浪费。
随着科技的不断进步和数据的日益丰富，电力负荷预测技术也在不断发展和创新。
传统的电力负荷预测方法主要基于时间序列分析和回归分析。
时间序列分析通过对历史负荷数据的统计特征进行研究，建立数学模型来预测未来负荷。
例如，移动平均法和指数平滑法就是常见的时间序列预测方法。
这些方法简单直观，但对于复杂的负荷变化趋势和突发事件的适应性较差。
回归分析则是通过建立负荷与影响因素（如气温、日期类型、经济指标等）之间的线性或非线性关系来进行预测。
然而，这种方法往往需要对影响因素进行准确的量化和选择，且在处理多变量和非线性关系时存在一定的局限性。
近年来，随着人工智能技术的兴起，机器学习和深度学习方法在电力负荷预测中得到了广泛的应用。
机器学习方法如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，能够自动从数据中学习特征和模式，具有较强的泛化能力。
例如，支持向量机通过寻找一个最优的超平面来对数据进行分类或回归预测，在处理小样本和非线性问题时表现出色。
深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在电力负荷预测中取得了显著的成果。
CNN 擅长处理图像和空间数据，通过卷积操作提取数据的局部特征。
在电力负荷预测中，可以将负荷数据看作二维图像，利用 CNN 来捕捉负荷的时空特征。
RNN 则适用于处理序列数据，能够记住历史信息。
LSTM 和 GRU作为改进的 RNN 结构，有效地解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地处理长序列数据。
它们可以对历史负荷数据进行长期依赖的建模，从而提高预测的准确性。
除了上述基于数据驱动的方法，组合预测技术也成为了研究的热点。
热环境根据WBGT指数(湿球黑球温度)对作业人员热负荷的评价GB／T 17244—1998国家技术监督局1998—03—10批准1998—10—01实施前言本标准等效采用ISO 7243：1989《热环境根据WBGT指数(湿球黑球温度)对作业人员热负荷的评价》。
本标准是ISO／TC 159／SC5人类工效学标准化技术委员会环境分委会制定的评价热环境的系列标准之一。
本标准采用WBGT指数评价热作业环境和热作业人员的热负荷。
本标准中能量代谢率的单位，按卫生学要求将ISO 7243中的“瓦(W)”换算为“千卡(kcal)或千焦(KJ)”同时列出，并以代谢率表示，以排除性别、年龄、体重大小等因素产生的差别。
平均能量代谢率计算方法，ISO 7243中没有明确规定，我们予以补充，ISO 7243中WBGT指数只根据体力作业强度不同规定了指数温度限值，而本标准在其基础上，将热环境评价标准分为四级，即好、中、差、很差。
以ISO7243中规定的指数温度限值为“好”级，指数温度每增加1℃，降低一级。
另外，在文字和编排上作了一些改动。
本标准的附录A、附录B、附录C都是提示的附录。
本标准由国家技术监督局提出。
本标准由全国人类工效学标准化技术委员会归口。
本标准由中国标准化与信息分类编码研究所、中国预防医学科学院劳动卫生与职业病研究所、北京劳动卫生与职业病研究所共同起草。
本标准主要起草人：于水中、滑东红、李天麟、肖惠、金书香。
ISO前言本国际标准是用于研究热环境的系列标准之一。
本国际标准的目的是：一一审定热环境标准中的测量方法、检验及注解所提及术语的定义；一一草拟有关热环境物理参数测量方法的说明；一一选择一种或数种这些参数的解释方法；一一确定舒适环境区域和酷热或严寒环境区域热接触的推荐值或最高值；一一草拟有关个人或集体热或冷防护措施效率的测量方法的说明。
鉴于对人体热接触问题兴趣的增长，而在此领域内，事实又缺乏文件和国家标准，因此，在没有一套完整的标准之前，有必要先公布本国际标准。
电力系统中的负荷预测方法与准确率评估电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。
准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商合理安排发电方式、优化电力供应链、提高能源利用效率、稳定电力系统运行。
本文将介绍电力系统中常用的负荷预测方法，并探讨如何评估负荷预测方法的准确率。
一、传统方法1.基于统计模型的负荷预测方法基于统计模型的负荷预测方法是传统的负荷预测方法之一。
该方法利用历史负荷数据，通过统计学方法建立预测模型，并利用该模型预测未来的负荷。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
这些模型通过分析历史负荷数据中的趋势、周期性等特征来预测未来的负荷。
然而，由于电力系统负荷受多种因素的影响，基于统计模型的负荷预测方法在预测准确性上存在一定的局限性。
2.基于神经网络的负荷预测方法神经网络是一种常用的负荷预测方法，其主要思想是通过模拟人脑神经元的连接和传递机制来建立预测模型。
神经网络通过多层次的神经元相互连接，可以从输入层到输出层实现负荷预测的功能。
该方法具有较强的非线性建模能力，可以识别和捕捉输入数据中的复杂模式和关联关系。
然而，神经网络需要大量的训练数据来优化模型参数，且模型的训练时间较长，对计算资源要求较高。
二、基于机器学习的负荷预测方法1.支持向量机（SVM）方法支持向量机是一种常见的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据的特征，将负荷进行分类并进行预测。
SVM方法通过最大化分类边界来寻找最优的超平面，从而提高负荷预测的准确性。
该方法具有较强的泛化能力，适用于负荷预测中存在多个影响因素的情况。
2.随机森林（Random Forest）方法随机森林是一种集成学习方法，在负荷预测中具有较好的性能。
随机森林通过构建多个决策树，并通过集成这些决策树的结果来进行负荷预测。
每个决策树通过随机选择样本和特征来建立，从而减少过拟合风险。
