台達電子(內湖總部)分析資料
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- 院 尹
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1 太陽光電預測技術簡介 陳彥銘研究員電能物聯網研究室電力及電網技術組綠能與環境研究所
2 太陽光電的成長 國際 : 在未來五年, 太陽光電是再生能源中成長幅度最快的, 大幅高於水力及風力 ( 國際能源署 IEA, 2017) MW *Reference 國內 : 再生能源發展條例 部分條文修正草案 2025 再生能源占比達到 20% (27GW), 其中太陽光電將占比達 73% 4720 MW *Reference 能源轉型路徑圖規劃 ( 經濟部 ).pdf 2
3 裝置容量占比 台電再生能源發電比例現況 105 年 再生能源 ( 含水力 )10.3% 發電量占比 再生能源 4.9% 105 年 106 年 再生能源 ( 含水力 )11.4% 再生能源 5.1% 106 年 資料來源 : 台電公司
4 國內太陽光電場 太陽能 14.4% 資料來源 : 台電官網 總數 0.5-1MW 1-5MW >5MW 場域數
5 再生能源使用的主要問題 再生能源為間歇性 隨機性能源 (Variability and Uncertainty) 因此當大量的再生能源併入電網時, 易造成電壓浮動, 影響區域電網供電穩定度 5
6 不穩定再生能源對電網操作的影響 電網操作層面需要隨時維持系統的供需平衡, 但允許短時間的變化 再生能源併網關鍵在於量 (power) 與瞬間最大變化率 (ramp rate+/-) 量 : 機組排程 備轉容量 ( 輔助服務 ) 線路壅塞 瞬間最大變化率 : 系統 on-line 機組之升降率 快速調度 Fast Dispatch 儲能管理 Reserves Management 需量反應 Demand Response 彈性市場 Flexible Market 彈性發電 Flexible Generation 再生能源出力預測 * Reference: National Renewable Energy Laboratory (NREL) 再生能源出力預測技術為併網解決方案之基礎 6
7 太陽能出力預測技術應用價值 Source : C. B. Martinez-Anido, etl. (2016), The value of day-ahead solar power forecasting improvement, Solar Energy, 129,
8 太陽能出力預測類型與主要方法 預測分類預測尺度預測用途預測方法 極短期 小時內 快速升降載事件 儲能控制 1 小時 ~3 小時前 追蹤負載 1. 氣象因素與天空雲量觀測 2. 由衛星雲圖觀測雲運動指標 3. 數值氣象預報模式 短期 中長期 日前 機組排程 配電管理 電力市場 1. 數值氣象預報模式 2. 統計方法 / 人工智慧 每週 保養維修 1. NOAA NASA 氣候每季 效能評估預測模型 2. 全球氣候模式 經濟分析 (GCM) 每年 資產評估 3. 長時間氣象歷史資 場址選擇料
9 太陽能出力預測技術與應用類型關係 當日電網操作 機組排程 / 電力市場 數值天氣預報模型 (NWP) 預測粒度 衛星影像 時間序列模型 天空影像 快速升降載事件預測 / 儲能管理 小時內當日日前 預測尺度 Source : C. Voyant, etl. (2017), Machine learning methods for solar radiation forecasting: A review, Renewable Energy, 105,
10 級短期太陽能出力預測規格參考 國 / 地區別 日前預報 ( 預測長度 / 間隔 ) 準確度 當日預報 ( 預測長度 / 間隔 ) 準確度註 3 附註 美國科羅拉多州獨立電廠 次日 0-24 時 (1 hr) 85% 註 3 小時內 (N/A) 89% 註 3 單一場域 美國科羅拉多州丹佛區域 次日 0-24 時 (1 hr) 92% 註 3 小時內 (N/A) 94% 註 3 區域註 1,2 美國科羅拉多州一個州 次日 0-24 時 (1 hr) 93% 註 3 小時內 (N/A) 96% 註 3 區域註 1,2 美國西部電網 次日 0-24 時 (1 hr) 97% 註 3 小時內 (N/A) 98% 註 3 區域註 1,2 美國 UCSD 一個校區 小時內 (5 min) 85% 註 4 單一場域 日本 JWA 一個院區 小時內 (30 min) 平均誤差為 140 W/m 2, 準確度約 77% 單一場域 註 : 1. 為對分布於該區域內多個發電廠進行總發電出力值預測 2. 因大區域範圍內各電廠出力值誤差可能會互相抵消, 因此文獻研究指出大區域範圍預測準確度會大幅提高 3. 準確度計算方式為 1- MAPE, MAPE = 1 N 4. 準確度計算方式為 1- MAPE, MAPE = 1 N N p i p i capacity p i p i p i i=1 ( 誤差計算分母為總裝置容量 ) N i=1 ( 誤差計算分母為該時刻實際出力值 ) Ref: 1. Metrics for Evaluating the Accuracy of Solar Power Forecasting, NREL, Photovoltaic and Solar Forecasting: State of the art, IEA,
11 數值天氣預報模型 (NWP) NWP 是一種根據大氣的數學模型 利用當前天氣狀況作為輸入數據而作出天氣預報的手段 (Wikipedia) 資料收集 Global Model (GFS) Local Model (WRF) 統計模型 預報資料 即時天氣感測資料 地面測站資料 可輸出之相關預報項目 : 雲頻率 (cloud frequency) 溫度 (temperature) 濕度 (humidity) 地面風速 (surface winds) 高空風速 (upper level winds) 降水量 (precipitation amount) 降水率 (precipitation rate) 長波輻射 (longwave radiation) 短波輻射 (shortwave radiation)
12 衛星雲圖 利用衛星影像, 分析雲頂溫度以及雲層亮度推算出雲層反射率, 再參考太陽天頂角後來決定雲層對太陽光輻射的衰減幅度 2015 年發射的 Himawari8 所拍攝, 能達到的時間分辨率推進到十分鐘一張, 而空間分辨率可達 1km 左右 此技術之優點在於可獲得大範圍大尺度之雲量變化資訊, 然而相對地其限制在於即使是較新之衛星雲圖所能達到的分辨率還是不足 Himawari8 所拍攝之為星雲圖
13 天空影像 以判斷照片 pixel 中紅與藍的比例是否大於所設定之門檻值來決定該 pixel 是否為雲, 並依照紅藍比例大小更可以再細分為厚雲或薄雲 而計算照片中屬於雲及不屬於雲的 pixel 數目比例就可得出當時天空之雲量比 相較於衛星雲圖之分析, 天空影像的好處在於較高之空間分辨率, 能夠提供小區域範圍高解析度之雲量變化狀況
14 出力預測演算法模型 太陽光電出力預測模型大概可分為四種方式 : 統計模型及機器學習 人工智慧 物理模型 以及混合式模型 統計模型及機器學習是以資料導向訓練出最佳模型公式, 以時間序列 ARMA 模型及其變化型為主, 並以歷史資料來預測未來時間序列的出力值 人工智慧則是方法則是使用如人工神經網路 (Artificial Neural Networks, ANN) 決策樹等資料挖掘的方法建立預測模型, 例如 BNN RBFNN SVM SOM 等 物理模型主要根據數值天氣預測 (NWP) 資料以及衛星雲圖以物理及天氣模型推導的方式預測日射強度 混合式則是將上述三種方法搭配使用
15 工研院極短期太陽能出力預測系統 天空攝影機 天空影像 紅藍相素比轉換 雲量影像 雲占比例厚雲比例薄雲比例雲邊緣量變化 雲特徵變數 六合一氣象台 風速風向氣溫降水氣壓相對溼度 氣象特徵變數 資料庫 即時資料 模型參數 機器學習模型 : PLS AdaBoostRegression Neural Network 日射計 日照度 日照度變數 離線模型訓練 Clear sky 理論日照度 天空清晰度指標預測值 日照度預測值 (W/m2) 太陽能板規格逆變器規格 日照度轉出力值模型 面板模組 太陽能出力預測值 (W)
16 影像辨識 - 雲量計算 全天空影像中雲的判斷, 主要以閥值 (threshold) 為主, 有雲時, 紅色像素比藍色大 ; 無雲時, 則相反
17 影像辨識 - 雲變化量計算 利用影像前後兩張的差異, 經過適當的轉換處理, 即可得到目前天空中雲的變化量
18 影像辨識 - 雲邊緣量計算 邊緣量值反映雲的型態, 邊緣的計算為相鄰兩個像素的差異, 若邊緣量高, 表示目前天空中雲的形狀明顯 ; 邊緣量低代表目前天空晴朗, 或是陰天 與雲量 雲變化量搭配, 即可瞭解目前天空的狀態
19 早期測試場域 澎科大
20 目前測試場域 工研院南分院 網路線 通訊線 PLC1 PV 變電器配置牆 PLC2 六合一氣象台 全天空影像 ASI-16 日照計 1 日照計 3 日照計 2 日照計 4
21 原始資料 日照度, 天空影像, 溫度, 濕度 取樣間隔 : 每分鐘, 2017/11/28 ~ 2018/3/2, 資料處理 無效資料移除 ( 無效日照度資料 ( 註 ), 夜間時段 18:00 ~ 6:00) 以 nearest sample 對缺值進行補值 共 觀察值 註 : 無效日照度 : 超出理論日照度上限 測試資料集 Training Data: 2017/11/28 ~ 2018/2/1 ;Testing Data: 2018/2/1~ 2018/3/2 取用變數 日照度 氣象資料 : 溫度, 濕度, 風速 天空影像特徵 : 厚雲比例 薄雲比例 平均天空亮度 雲變化量 太陽亮度 模型 AdaBoostRegression model 預測尺度 : 15-min, 30-min, 45min, 60-min later
22 Machine Learning 預測結果 Weather Train Test Forecasting MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 15 min min min min Sky Image Train Test Forecasting MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 15 min min min min Time Series Train Test Forecasting MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 15 min min min min Sky Image + Time Series Train Forecasting MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE Test 15 min min min min
23 不同天候狀況下的 15min 預測結果 天候差異與預測結果關係 12/08 cloudy 12/09 cloudy 12/09 partly cloudy 12/10 sunny day 12/10 partly cloudy 23
24 predict sky image dynamic t-3 t-2 time t-1 t 實驗方法 : Deep Learning 預測方式 DNN t+1 輸入 : 過去影像 t-3, t-2, t-1, t 輸出 : t+1 天空影像 t-2 t-1 t t+1 time prediction result DNN. t+2 t+n 使用預測之影像再預測往後時間點之影像 DNN architecture Multiple scale CNN+GAN prediction real Note: use past 4 images to predict nine future step (red box is predicted frames) 24
25 Deep Learning 預測結果 Predict solar power Training Data: 2017/11/28 ~ 2018/2/1 Testing Data: 2018/2/1~ 2018/3/2 使用資料 : 天空影像 日照度 演算法 : DNN architecture CNN_AE+LSTM+FC real prediction Deep Learning 準確度結果 : MAPE: 72.8 % ( 未達可用 ) 無技術模型 : Persistent MAPE: 87.7 % 原因探討 : 1. 資料量仍不足以訓練模型 2. 模型參數未達最佳 3. 太陽位置軌跡未標示 2018/2/1~ 2018/3/2 25
26 物理模型 : 日照度轉出力值模型 統計線性模型 R 2 = 0.96 Trend chart: Irradiance solar power
27 UP 機率式預報 - Ramp forecast Down
28 國外商轉案例架構 AWS-ERCOT 每小時產生一次預測資料預測尺度 : 168hr; 預測粒度 : 1hr Source : ERCOT
29 Thanks! 陳彥銘
w w w.chromaate.com Chroma H-S I-V (MPPT) /61500/ Chroma I-V
Power Electronics Testings www.chromaate.com Turnkey Test & Automation Solution Provider w w w.chromaate.com Chroma 1. 62000H-S I-V (MPPT) 2. 66200 3. 6500/61500/61800 61800 4. 63800 4 5 9 3 Chroma I-V
1 引言
P P 第 40 卷 Vol.40 第 7 期 No.7 计 算 机 工 程 Computer Engineering 014 年 7 月 July 014 开 发 研 究 与 工 程 应 用 文 章 编 号 :1000-348(014)07-081-05 文 献 标 识 码 :A 中 图 分 类 号 :TP391.41 摘 基 于 图 像 识 别 的 震 象 云 地 震 预 测 方 法 谢 庭,
为 止, 以 集 中 式 光 伏 发 电 系 统 为 主, 其 主 要 原 因 是 我 国 政 策 推 动 方 面 以 国 家 主 导 为 主, 这 种 自 上 而 下 的 政 策 和 运 行 方 式, 更 容 易 迅 速 推 动 集 中 式 光 伏 系 统 的 建 设 集 中 式 光 伏 发 电
The Distributed Renewable Energy and Smart Micro Grid System * 我 国 分 布 式 光 伏 发 电 的 现 状 与 展 望 1 王 文 静 2 王 斯 成 1 中 国 科 学 院 电 工 研 究 所 北 京 100190 2 国 家 发 展 和 改 革 委 员 会 能 源 研 究 所 北 京 100038 摘 要 文 章 论 述 了 分
θ 1 = φ n -n 2 2 n AR n φ i = 0 1 = a t - θ θ m a t-m 3 3 m MA m 1. 2 ρ k = R k /R 0 5 Akaike ρ k 1 AIC = n ln δ 2
35 2 2012 2 GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY Vol. 35 No. 2 Feb. 2012 1 2 3 4 1. 450008 2. 450005 3. 450008 4. 572000 20 J 101 20 ARMA TU196 B 1672-5867 2012 02-0213 - 04 Application of Time Series
9806 12 Q VIS T RH 20 km 40 100% 17 2 Q /Q 0 Q 0 2. 1 1 2008 2011 1 6 18 x = 2π D - 1 365 d m = 1. 000 109 + 0. 033 494cosx + 0. 001 472sinx + 0. 000
12 36 2012 12 1671 1815 2012 36-9805-06 Science Technology and Engineering Vol. 12 No. 36 Dec. 2012 2012 Sci. Tech. Engrg. 王 1 佳 1 刘 寿 东 2 刘 爱 霞 黄 2 鹤 - 1 210044 2 300061 2008 3 2011 2 5 12 RH P182. 28
國立中山大學學位論文典藏.PDF
Air Visibility Forecasting via Artificial Neural Networks and Feature Selection Techniques 2003 7 Air Visibility Forecasting via Artificial Neural Networks and Feature Selection Techniques Sequential Floating
<4D F736F F F696E74202D20835A E815B8CF68A4A8D758DC0947A957A8E9197BF E96EC816A205B8CDD8AB B83685D>
11127 1 Super S Tank Model) 2 3 MSM(5km 33 GSM-6km9 4 1km11 1km63 (, SRTM9(NASA/USGS, 3, 9m gridac1m) ASTER GDEM(METI/NASA, 9, 3m gridac7-14m) 1(81m gridac5m) Reynolds Global Soil Data (ISRIC- WISE- FAO,
1999 ISBN 962-8103-41-5 2
1999 ISBN 962-8103-41-5 2 3 4 5 6 Surface Learning Deep Learning 7 8 9 10 11 12 13 14 A. 15 16 17 18 唏 不懂歷史但懂分析的人 也可以答對 這類題目實際 上與歷史知識無關! 每條選擇題的四個選項 只有兩個 符合邏輯 而兩個中只有一個是史 實正確的 沒有歷史知識 只懂邏 輯推理便有一半機會答錯 況且 這類選擇題只是構成整分考卷的一
<6C6F61645FABD8A7F7B77CA55A2E706466>
8 16 22 28 34 40 46 50 56 62 68 72 76 78 80 83 02 2768-1234 2667 03 228-1234 3316 04 2237-1234 4868 04 763-1778 06 216-1234 6803 07 221-1234 7603 97 11 13 555 0.4 0.96 222007 55 18 37 30 20081402012 200
現在人類獲取地球內部訊息的方法, 是從可能影響我們身家性命安全的地震, 用數學模型把地震資料轉換成地震波速度, 進而獲得地底物質密度與深度的關係 地下世界知多少 km/s g/cm 3 P Gpa km S P S 3,000 3,000 ak K 透視地底 Percy Bridgma
透視地球深處 的窗戶? extreme condition extreme environment 94.5 1 270 21 3.9 12.3 6,400 300 4,000 1864 Jules Gabriel Verne 1959 2008 1990 Paul Preuss 2003 24 2013 2 482 現在人類獲取地球內部訊息的方法, 是從可能影響我們身家性命安全的地震, 用數學模型把地震資料轉換成地震波速度,
2002 年 01 月 気象月報 愛知演習林白坂 Monthly Report of Meteorological Data at Shirasaka 月 日 気温 平均地温 降水日照風速 m/sec 湿度 Air Temperature Soil Temperature 量時間 Wind Velocity Date 平均最高最低 0.0 0.05 0.1 0.2 0.5 1.0 2.0m Prec.
光伏发电站功率预测系统技术要求（NB/T 32011-2013）
光 伏 发 电 站 功 率 预 测 系 统 技 术 要 求 (NB/T 32011-2013) 1 范 围 本 标 准 规 定 了 光 伏 发 电 站 功 率 预 测 系 统 的 预 测 数 据 要 求 预 测 系 统 软 件 要 求 硬 件 要 求 和 性 能 指 标 等 技 术 要 求 本 标 准 适 用 于 并 网 运 行 的 光 伏 发 电 站 2 规 范 性 引 用 文 件 下 列 文 件
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數 Study on the Three PCA Methods for Feature Extraction and Classification of Digital Image 羅 祿 立 94 年 9 (Principal Component Analysis, PCA) 理 料 度 更 利 PCA 益. 行 MS. 不 PCA 略理論 行 (Fe ature) 不 3. 利 類 (Bayes
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Subject LD5515 Demo Board Model Name (5V/1.5A) Key Features Built-In Pump Express TM Operation Flyback topology with PSR Control Constant Voltage Constant Current High Efficiency with QR Operation (Meet
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17 應 用 案 例 式 推 理 建 立 顧 客 關 係 管 理 之 行 銷 決 策 系 統 張 百 棧 * 王 彥 文 劉 鎮 豪 元 智 大 學 工 業 工 程 與 管 理 研 究 所 桃 園 縣 中 壢 市 遠 東 路 135 號 03-463-8800#287 iepchang@saturn.yzu.edu.tw 摘 要 近 年 來, 資 料 庫 行 銷 蓬 勃 發 展, 讓 許 多 企 業
改良型類神經-模糊網路分類器及快速圖形式模糊分類器設計及應用研究
Added green power sources GSM/GPRS Plug-in hybrid electric cars Real-time pricing and demand response Control computer and Smart house Web portal In-home display Concentrator, High-speed AMI networked
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WAFS BUFR 航 空 数 据 的 解 码 及 可 视 化 研 究 欧 壮 杰 ( 民 航 中 南 空 管 局 通 信 网 络 管 理 中 心, 广 州,510405) 摘 要 本 文 简 要 地 介 绍 了 BUFR 数 据 的 格 式 特 点, 对 WAFS BUFR 航 空 数 据 的 引 入 原 由 做 了 分 析 ; 对 BUFR 文 件 格 式 描 述 符 及 码 表 进 行 了 详
02
2 2-1 2 2-1 1. 1 2-2 2 100 2-3 2-2 2-3 17 2. 2-4 3. 2-5 2-4 2-5 4. 2-6 2-6 18 2 2-7 2-7 1. 2-8 2-8 19 F Z 2. 2-9 3. 5 2-10 1 2 3 4 5 1 10.94 10.94 1 2 3 4 5 1 2 3 45 1 11.95 11.95 20 2-9 2-10 4. 2-11 5.
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Peng Xie, Zhong Zhou, Zheng Peng, Hai Yan, Tiansi Hu, Jun-Hong Cui, Zhijie Shi, Yunsi Fei, Shengli Zhou Underwater Sensor Network Lab 1 Outline Motivations System Overview Aqua-Sim Components Experimental
85% NCEP CFS 10 CFS CFS BP BP BP ~ 15 d CFS BP r - 1 r CFS 2. 1 CFS 10% 50% 3 d CFS Cli
1 2 3 1. 310030 2. 100054 3. 116000 CFS BP doi 10. 13928 /j. cnki. wrahe. 2016. 04. 020 TV697. 1 A 1000-0860 2016 04-0088-05 Abandoned water risk ratio control-based reservoir pre-discharge control method
10384 27720071152270 UDC SHIBOR - Research on Dynamics of Short-term Shibor via Parametric and Nonparametric Models 2 0 1 0 0 5 2 0 1 0 0 5 2 0 1 0 0 5 2010 , 1. 2. Shibor 2006 10 8 2007 1 4 Shibor
目 录 编 写 说 明...- 4 - 一 学 校 概 况...- 5 - 二 2015 届 毕 业 生 就 业 状 况 分 析...- 8 - ( 一 ) 基 本 数 据...- 8 - ( 二 ) 就 业 落 实 情 况...- 9-1. 本 科 生 各 专 业 就 业 率...- 9-2. 硕
目 录 编 写 说 明...- 4 - 一 学 校 概 况...- 5 - 二 2015 届 毕 业 生 就 业 状 况 分 析...- 8 - ( 一 ) 基 本 数 据...- 8 - ( 二 ) 就 业 落 实 情 况...- 9-1. 本 科 生 各 专 业 就 业 率...- 9-2. 硕 士 生 各 专 业 就 业 率...- 11-3. 博 士 生 各 专 业 就 业 率...- 12
Microsoft Word - 会议指南20131112
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2 2010-2020 2010 83 5000 1.7
2010 7 2 3 4 5 6 6 6 7 8 8 HR 10 11 1 2 2010-2020 2010 83 5000 1.7 53.2 2009 7.3 15.90% 6 72.22% 81.10% 31.56 81.80% 2009 55096 40642 6 5054 4620 2009 518 3 29.35 2009 952 130 250 2009 1.51 9514 63% 1-6
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HR 之 友 电 子 期 刊 苏 州 工 业 园 区 劳 动 监 察 大 队 主 办 刊 号 2014.12.29/No.6 总 第 9 期 本 期 要 目 信 息 速 递 : 园 区 召 开 工 资 指 导 理 事 会 五 届 六 次 会 议 实 务 指 引 : 劳 动 合 同 续 订 实 务 详 解 以 案 说 法 : 员 工 主 动 辞 职,HR 未 写 解 聘 原 因 倒 赔 万 元 考 证
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2009-2010年中国清洁能源行业研究报告
2009-2010 年 中 国 清 洁 能 源 行 业 研 究 报 告 关 键 字 : 清 洁 能 源 清 洁 能 源 行 业 清 洁 能 源 行 业 调 研 出 版 日 期 :2010 年 6 月 报 告 格 式 :PDF 电 子 版 或 纸 介 版 报 告 页 码 :210 页 图 表 个 数 :204 个 报 告 字 数 :7.5 万 交 付 方 式 :Email 发 送 或 EMS 快 递
股票代码：600401 股票简称： 海润光伏
股 票 代 码 :600401 股 票 简 称 : 海 润 光 伏 海 润 光 伏 科 技 股 份 有 限 公 司 2014 年 第 二 次 临 时 股 东 大 会 会 议 资 料 二 一 四 年 二 月 十 日 目 录 一 海 润 光 伏 科 技 股 份 有 限 公 司 2014 年 第 二 次 临 时 股 东 大 会 会 议 须 知 二 海 润 光 伏 科 技 股 份 有 限 公 司 2014
600 500 400 300 200 100 0 2007 2008 2009 2010 2014 2015 503 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011(e) 2015(f) ( ) 200 260 340 400 310 450 503 900 4,000 5,000 6,000 7,000 7,000 8,000 9,000 20,000 4 PMC was
促进可再生能能大规模发展的战略与政策
i 1 2 3 2 4 3 5 4 IEA, 2002. Renewables in Global Energy Supply: An IEA fact sheet. WWW.IEA.org 6 5 Renewables for Power Generation, Status and Prospects. International Energy Agency, OECD, Paris, 2003.
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共 青 团 江 苏 省 委 江 苏 省 志 愿 者 协 会 团 苏 委 联 2015 13 号 关 于 表 彰 2014 年 度 江 苏 省 优 秀 青 年 志 愿 者 志 愿 服 务 项 目 志 愿 服 务 行 动 组 织 奖 志 愿 服 务 事 业 贡 献 奖 的 决 定 为 深 入 贯 彻 落 实 习 近 平 总 书 记 系 列 重 要 讲 话 精 神, 引 导 广 大 青 年 通 过 志 愿
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加 總 - 人 數 每 位 填 報 人 只 能 填 一 種 學 制 欄 標 籤 列 標 籤 高 級 中 學 進 修 學 校 010301 國 立 華 僑 高 級 中 等 學 校 無 填 報 已 填 報 (02)29684131 011301 私 立 淡 江 高 中 無 填 報 已 填 報 (02)26203850 011302 私 立 康 橋 高 中 已 填 報 (02)22166000 011306
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第一章.FIT)
第 一 章 美 丽 触 手 可 及 一 些 天 生 好 动 的 懒 人 袁 根 本 静 不 下 心 去 美 容 院 做 护 理 袁 通 常 总 是 用 一 些 最 野 懒 冶 的 方 法 来 保 养 自 己 遥 比 如 下 飞 机 以 后 感 觉 头 发 很 乱 袁 就 用 手 当 梳 子 随 手 梳 两 下 曰 脸 上 很 干 袁 就 往 脸 上 涂 些 酸 奶 尧 牛 奶 或 者 蜂 蜜 噎 噎
大 綱 最 有 利 標 目 的 及 類 型 最 有 利 標 之 辦 理 方 式 準 用 最 有 利 標 取 最 有 利 標 精 神 最 有 利 標 之 類 型 及 其 相 關 規 定 適 用 最 有 利 標 準 用 最 有 利 標 及 取 最 有 利 標 精 神 作 業 程 序 及 實 務 分 析
最 有 利 標 作 業 程 序 實 務 分 析 交 通 部 採 購 稽 核 小 組 陳 秘 書 牧 民 日 期 :101 年 05 月 21 日 大 綱 最 有 利 標 目 的 及 類 型 最 有 利 標 之 辦 理 方 式 準 用 最 有 利 標 取 最 有 利 標 精 神 最 有 利 標 之 類 型 及 其 相 關 規 定 適 用 最 有 利 標 準 用 最 有 利 標 及 取 最 有 利 標
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54 天 文 学 报 56 卷 潮 汐 项 可 以 由 国 际 地 球 自 转 与 参 考 系 服 务 (International Earth Rotation and Reference Systems Service, IERS) 协 议 给 出 的 模 型 精 确 确 定 [2], 而 非
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104 學 年 度 學 士 後 第 二 專 長 學 士 學 位 學 程 招 生 簡 章 配 合 產 業 用 人 需 求, 強 化 民 眾 職 場 就 業 能 力, 培 養 第 二 專 長, 本 校 辦 理 商 業 巨 量 資 料 管 理 工 程 法 律 實 務 數 位 音 樂 應 用 運 動 健 康 產 業 等 學 士 後 第 二 專 長 學 士 學 位 學 程, 歡 迎 已 取 得 學 士 以 上
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中 国 地 质 学 会 文 件 地 会 字 2014 38 号 关 于 举 办 中 国 地 质 学 会 2014 年 全 国 青 少 年 地 学 夏 令 营 山 东 省 总 营 的 通 知 各 省 级 地 质 学 会 及 相 关 分 支 机 构, 在 京 各 常 务 理 事 单 位 : 中 国 地 质 学 会 按 照 每 两 年 举 办 一 次 全 国 青 少 年 地 学 夏 令 营 总 营 的 惯
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福 建 省 交 通 运 输 系 统 平 安 交 通 创 建 活 动 实 施 方 案 根 据 交 通 运 输 部 关 于 进 一 步 加 强 安 全 生 产 工 作 的 意 见 ( 交 安 监 发 2013 1 号 ) 和 交 通 运 输 系 统 平 安 交 通 创 建 活 动 实 施 方 案 ( 交 安 监 发 2013 116 号 ), 结 合 我 省 交 通 运 输 行 业 实 际 情 况, 制
51 石 景 山 路 石 景 山 十 万 坪 人 行 横 道 灯 西 向 东 八 角 街 道 段 石 景 山 路 52 石 景 山 路 八 角 路 口 由 西 向 东 八 角 路 口 53 八 角 路 八 角 路 口 东 东 西 双 向 八 角 路 口 东 54 方 庄 路 八 里 河 路 口 北
固 定 式 交 通 技 术 监 控 设 备 设 置 地 点 表 序 号 设 置 地 点 备 注 1 安 立 路 北 口 北 向 南 安 北 口 2 安 立 路 大 屯 路 交 叉 口 西 向 东 安 大 路 口 3 安 德 路 中 口 北 向 南 安 德 路 中 口 4 安 定 路 汽 车 交 易 市 场 东 侧 北 向 南 安 定 路 5 南 三 环 中 路 赵 公 口 桥 南 三 环 中 路 赵
2.1 公 猪 的 引 入 2.1.1 公 猪 健 康 选 择 : 选 择 公 猪 时 必 须 考 虑 其 来 源, 引 进 外 来 公 猪 要 求 从 安 全 系 数 高 的 场 家 选 种 无 特 定 传 染 病, 至 少 半 年 年 确 定 为 无 疫 区, 经 过 抽 血 检 查 合 格 后
1. 场 外 人 工 授 精 站 建 立 要 求 猪 人 工 授 精 关 键 技 术 云 国 兵 段 国 臣 北 京 浩 邦 猪 人 工 授 精 服 务 有 限 责 任 公 司, 北 京,101300 1.1 场 址 选 择 要 求 : 交 通 便 利, 便 于 疾 病 控 制 1.2 场 内 建 设 要 求 : 场 内 建 设 分 为 : 生 产 区 隔 离 区 生 活 区 行 政 管 理 区 ;
151 152 153 3.9km 2 39,558 17,214 22,344 23,462 1.7 2.3 1.1% 14.1% 69.4% 64.7% 2.5% 21.2%.3% 1.8% 9.5% 17.% 89.1% 8.6% 8.8km 2 41,799 18,767 23,32 18,884 2.2 36.1km 2 83,59 39,762 43,747 32,72.7% 6.5%
深圳市打通断头路三年行动计划
深 圳 市 清 除 断 头 三 年 行 动 计 划 及 2012 年 片 区 交 通 改 善 实 施 方 案 深 圳 市 交 通 运 输 委 员 会 二 〇 一 二 年 七 月 一 背 景 和 目 标 ( 一 ) 背 景 2012 年 深 圳 市 政 府 工 作 报 告 中 提 出 继 续 打 通 断 头 完 善 交 通 微 循 环 2012 年 3 月 2 日, 市 交 通 运 输 委 向 市 委
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长 江 干 线 十 三 五 航 道 治 理 建 设 规 划 环 境 影 响 报 告 书 ( 简 本 ) 委 托 单 位 : 长 江 航 道 局 评 价 单 位 : 中 交 第 二 航 务 工 程 勘 察 设 计 院 有 限 公 司 二 零 一 五 年 十 二 月 评 价 单 位 : 中 交 第 二 航 务 工 程 勘 察 设 计 院 有 限 公 司 公 司 经 理 ( 副 ): 周 用 华 公 司
1 Urban Road Network Traffic Flow Prediction Based on High-order Multi-variable Markov Chain and Environmental Influential Factor Yaoyao Feng 1, Weibi
1 Urban Road Network Traffic Flow Prediction Based on High-order Multi-variable Markov Chain and Environmental Influential Factor Yaoyao Feng 1, Weibin Zhang 1,YongQi 2,Haifeng Guo 3 (1. Nanjing University
目 录 第 一 部 分 档 案 局 概 况 一 主 要 职 责 二 部 门 决 算 单 位 构 成 第 二 部 分 档 案 局 2016 年 度 部 门 预 算 表 一 2016 年 度 市 级 部 门 收 支 预 算 总 表 二 2016 年 度 市 级 部 门 支 出 预 算 表 三 2016
档 案 局 2016 年 度 部 门 预 算 1 目 录 第 一 部 分 档 案 局 概 况 一 主 要 职 责 二 部 门 决 算 单 位 构 成 第 二 部 分 档 案 局 2016 年 度 部 门 预 算 表 一 2016 年 度 市 级 部 门 收 支 预 算 总 表 二 2016 年 度 市 级 部 门 支 出 预 算 表 三 2016 年 度 市 级 部 门 财 政 拨 款 支 出 预
2015 年 度 收 入 支 出 决 算 总 表 单 位 名 称 : 北 京 市 朝 阳 区 卫 生 局 单 位 : 万 元 收 入 支 出 项 目 决 算 数 项 目 ( 按 功 能 分 类 ) 决 算 数 一 财 政 拨 款 168738.36 一 一 般 公 共 服 务 支 出 53.83 二
2015 年 度 部 门 决 算 报 表 ( 含 三 公 经 费 决 算 ) 2015 年 度 收 入 支 出 决 算 总 表 单 位 名 称 : 北 京 市 朝 阳 区 卫 生 局 单 位 : 万 元 收 入 支 出 项 目 决 算 数 项 目 ( 按 功 能 分 类 ) 决 算 数 一 财 政 拨 款 168738.36 一 一 般 公 共 服 务 支 出 53.83 二 上 级 补 助 收 入
履歷撰寫與面試技巧.ppt
Vivian Liao 1) 2) 1) 2) 3) 70 data mining 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 2 2 2-4 HR 1/3~1/2 1/2 -> 1/2 -> 1/2 ? / / ( ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. () 8.!! x x / / / / : :? :