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上万元力调电费这样追回！
“公司装了光伏后，电费单上突然多出一笔上万元的罚款，名目还叫‘力调电费’！”这声惊呼不是个例。随着分布式光伏的普及，越来越多企业在享受清洁能源红利时，却撞上了意想不到的电费“暗礁”。 二、看不见的电费刺客：力调电费陷阱力调电费（功率因数调整电费）是大工业用户电费的关键部分：电费总额 = 基本电费 + 目录电费 + 力调电费 + 其他附加费当功率因数低于考核标准，力调电费立即变为罚款。 五、企业自救指南：三步远离罚款精准诊断：并网后紧盯电费单中“力调电费”项。一旦发现罚款，立即检测并网点和补偿柜功率因数数据，锁定差异根源。 某化工厂案例： 安装2MW光伏后，连续三个月因功率因数0.82被罚超万元。升级四象限控制器后，功率因数稳定在0.95以上，罚款归零，年省电费逾十万元。光伏本为降本，若因力调罚款得不偿失，实为遗憾。 据国网统计，约30%工商业光伏项目并网首年遭遇过力调罚款，而升级专业补偿设备的成本通常在2-5万元，多数企业半年内即可收回改造成本。
2.2K10编辑于 2025-08-07- 来自专栏盛开在夏天的太阳
JVM调优--GC2
参开资料: 1. https://blog.csdn.net/liaynling/article/details/81251870 一. java jvm 参数 -Xms -Xmx -Xmn -Xss 调优 3)设置过堆大小之后，可以根据程序创建对象的频率来调整新生代的内存大小，如果程序中创建新对象的频率比较搞可以适当调大新生代，但不要盲目调整，因为新生代的大小对JVM 及系统性能影响较大，Java 官方推荐配置为整个堆大小的 , 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000) rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, -3GB(一般来说Windows系统下为1.5G-2G,Linux系统下为2G-3G),而64bit以上的处理器就不会有限制了 总结: JVM调优 1. 此时会触发FullGC 二. jvm性能调优常用的命令 1. top命令.
68220编辑于 2022-05-06 - 来自专栏不温卜火
Spark性能优化 (2) | 算子调优
针对上述的两个问题，我们分别进行分析： 针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可， 四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark 本地聚合后，在map端的数据量变少，减少了磁盘IO，也减少了对磁盘空间的占用； 2. 本地聚合后，下一个stage拉取的数据量变少，减少了网络传输的数据量； 3.
1.9K20发布于 2020-10-28 - 来自专栏OSChina
Mysql高级 （2）——sql性能调优
sql 性能下降的原因 2 sql service的解析顺序 3 sql 的7中join 4 索引 5 explain 的介绍 单表建立索引案例 2表建立索引案例： 3表建立索引案例： -- 查询慢查询日志是否开启及记录日志的位置
70630发布于 2019-07-31 Python|力扣周赛2
每个数除以除数后都向上取整，比方说7/3=3，10/2=5。 题目保证一定有解 解决方案 样式要求： 示例 1： 输入：nums = [1,2,5,9], threshold = 6 输出：5 解释：如果除数为 1 ，我们可以得到和为 17 （1+2+5+9）。 如果除数为 4 ，我们可以得到和为 7 (1+1+2+3) 。如果除数为 5 ，和为 5 (1+1+1+2)。 示例 2： 输入：nums = [2,3,5,7,11], threshold = 11 输出：3 示例 3： 输入：nums = [19], threshold = 5 输出：4 提示： 1 <= nums.length /j)+1 if x<=threshold: return j END 实习编辑 | 王楠岚 责 编 | 王自强 where2go
56240发布于 2020-02-14光伏夜间“隐形守护者”：一招解决并网后功率因数下降难题，省下电费单罚款！
其实，即使在漆黑的夜晚，一些先进的光伏逆变器也能化身“隐形守护者”，默默为你的配电系统出力，甚至帮你优化电费单上的关键指标——功率因数！这究竟是如何做到的？ 我们通常认为，安装分布式光伏（不配储能）是节省电费的好方法。然而，一个常被忽视的影响是：光伏并网后，用户的月平均功率因数（PF）反而可能下降，导致面临供电公司的“力调电费”罚款！ 二、 真实案例揭秘：电量还原看清本质某合同能源管理光伏项目用户月电费单显示：总有功电量：77,360 kWh总无功电量：44,260 kVarh功率因数：0.87力调电费惩罚比例：+1.5% (意味着要多交电费罚款 但并网后，计量点处来自电网的有功电量大幅减少，而来自电网的无功电量不变，直接拉低了计量点的功率因数，导致用户“冤枉”地承担了力调电费罚款！ 四、 算例验证：夜间SVG效果显著沿用上述案例数据，假设用户昼夜用电平均（各占50%）：场景有功电量 (kWh)无功电量 (kVarh)计量点功率因数力调电费影响无光伏接入 (基准)昼 69,250 +
2.1K10编辑于 2025-08-06- 来自专栏ypw
2. 两数相加(力扣)
参考官方题解 //题意：给两个链表，每个链表表示的是倒序输入的两个数，例如[1,2,3] [1,2,3]。然后要求求出 //两个链表的和并且以链表的方式返回。 例如[2,4,6];表示123 + 123 = 246; //思路:跟归并排序的思路一致，依次将对应位置的数字相加，然后注意进位。 l1->val:0;//如果指向不为空就拿出当前值，否则就置为0 int n2 = l2 ? l2->val:0; int sum = n1+n2+jinwei;//当前的数字和 if(! { l2 = l2->next; } } if(jinwei > 0){ tail->next = new ListNode(jinwei); } return
53320发布于 2021-04-25 Python|力扣之组合总和2
示例 1: 输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5],target = 8, 所求解集为: [ [1,7], [1,2, 5], [2,6], [1,1, 6] ] 解决方案 这道题的主要注意事项是一次组合中不能重复使用一个数字，与之区别开的另外一道题可参考力扣“组合总和1”题目。 Python代码： def combinationSum2(candidates, target): result = [] candidates.sort() lenth = len(candidates) if lenth == 0: return [] def backtrack2(sums,index,combination): i>index and candidates[i] == candidates[i-1]: continue backtrack2(
60840发布于 2020-03-123MW光伏项目刚并网就被罚23万？罪魁祸首竟是它！
项目顺利并网后，企业却发现当月电费账单不降反升，更收到了电网公司开具的23万元力调电费罚款单。 低功率因数的“代价”：基础电费增加： 电网是根据视在功率（S） 来核定用户的基本电费（容量费）。视在功率（S² = 有功功率（P）² + 无功功率（Q）²）。 这就好比雇了一辆大卡车（S大），却只装了半车货（P小），但油费、磨损费（基本电费）还得按大卡车算！力调电费罚款： 这是直接的惩罚！ 避免过补/欠补： 防止无功倒送或补偿不足，彻底规避力调电费罚款。 力调电费罚款归零！ 光伏发电的降本效益得到真正体现。海德莱电力郑重提醒工商业光伏投资者： 安装光伏是明智的投资，但忽视功率因数问题，可能让“省钱利器”变成“罚款陷阱”！
1.2K00编辑于 2025-08-05- 来自专栏新智元
2U服务器碾压超算集群！1000美元电费算出314万亿位圆周率
编辑：peter东 【新智元导读】2022年，Google Cloud 将π计算到100万亿位，在2025年，高性能计算界的知名评测机构 StorageReview只用了4个月的时间，花了不到一千美元电费就将 2024年，StorageReview使用单台服务器，将π计算到200万亿位，之后Linus Media Group 和 KIOXIA 使用由 2PB 闪存组成的大型 Weka 共享存储集群，实现了 300 拥有 40 个插槽，这意味着每块 SSD 可以使用 2 到 4 条通道，读写性能高达 280 GB/s，远高于StorageReview 之前实验中的数据。
85310编辑于 2026-01-13 - 来自专栏算法之美
系统性能调优必知必会 (2)
缺点：cas 安全 协程：1 交替执行 2. 实现同步，异步io 可以暂停 恢复函数。 面试算法：斐波那契数列时间复杂度为 O(1) 的解法，你会吗？ 因此，员工具备性能优先的思维，有利于提升产品竞争力。 其次，大厂经常会重新造轮子，不管原因是什么，造轮子都需要深厚的底层知识，而性能是其中的核心要素。 时间的复杂度为O(2^n)，即2的n次方 https://wmjtxt.github.io/2018/12/26/three_method_of_fibonacci/ 大咖助场4｜傅健：那些年，影响我们达到性能巅峰的常见绊脚石 网络抖动 网络抖动 --网络分区--p2p CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。 dongzl.github.io/2019/09/20/05-online-system-frequent-full-gc-bug/index.html map 怎么除非gc问题 jvm G1源码分析和调优
87210编辑于 2023-03-21 - 来自专栏DPDK VPP源码分析
VPP 如何优化性能（系统调优）--2
2root@jinsh:~# systemctl status irqbalance 3● irqbalance.service - irqbalance daemon 4 Loaded: https://github.com/Irqbalance/irqbalance 8 Main PID: 907 (irqbalance) 9 Tasks: 2 6 7-smp 2,sockets=1,cores=4,threads=2 8 9To disable PXE boot delays, add the ",rombar=0" option to -------- 11Core 0 [0] [1] [2] [3] 12 13 ###numactl --hardware 命令行查询是正确的。 每个逻辑内核共享物理内核的资源(L1和L2缓存、寄存器)。这是由BIOS中的设置控制的。 一般来说，当启用超线程时，数据平面性能会受到影响，因此建议禁用它。
2.2K10编辑于 2023-09-25 - 来自专栏AustinDatabases
MONGODB 性能与调优 -- 内存调优 2 （怎么计算驱逐率与调整参数）
2 进来不要让你产生的食物涨大道可以噎死你的地步。 这里有两个参数我们上面使用过了 eviction_dirty_trigger eviction_dirty_target_settings 这里会牵扯几个问题，1 多少信息保留在cache中 2
1.7K50编辑于 2022-05-19 - 来自专栏NLP/KG
深度学习基础入门篇：模型调优：注意力机制，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等
H中提取信息，这里比较常用的信息提取方式，是一种”软性”的信息提取（图2展示的就是一种”软性”注意力），即根据注意力分布对输入信息进行加权求和，最终的这个结果 context体现了模型当前应该关注的内容 因此，一般深度学习算法会使用软性注意力的方式进行计算， 1.3.2键值对注意力机制¶ 假设我们的输入信息不再是前边所提到的 H=[h1,h2,h3,... 多头注意力机制 多头注意力(Multi-Head Attention)是利用多个查询向量 Q=[q1,q2,...,qm] ，并行地从输入信息 (K,V)=[(k1,v1),(k2,v2),... 自注意力机制往往采用查询-键-值（Query-Key-Value）的模式，不妨以BERT中的自注意力机制展开讨论，如图2所示。 注意力机制的计算过程: 假设当前有输入信息 H=[h1,h2,...,h_n] ，我们需要使用自注意力机制获取每个位置的输出 context=[context1,context2,...
1.9K30编辑于 2023-04-22 - 来自专栏NLP/KG
深度学习基础入门篇：模型调优：注意力机制，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等
深度学习基础入门篇六(1)：模型调优：注意力机制多头注意力、自注意力，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据，然而在特定的某个时刻 因此，一般深度学习算法会使用软性注意力的方式进行计算，1.3.2键值对注意力机制¶假设我们的输入信息不再是前边所提到的$H=h1,h2,h3,... 多头注意力机制多头注意力(Multi-Head Attention)是利用多个查询向量 $Q=q1,q2,...,qm$，并行地从输入信息$(K,V)=(k1,v1),(k2,v2),... 自注意力机制往往采用查询-键-值（Query-Key-Value）的模式，不妨以BERT中的自注意力机制展开讨论，如图2所示。 注意力机制的计算过程:假设当前有输入信息$H=h1,h2,...,h_n$，我们需要使用自注意力机制获取每个位置的输出$context=context1,context2,...
1.3K30编辑于 2023-04-21 - 来自专栏jay_blog
【力扣刷题】2. 两数相加
一、题目描述 来源:力扣（LeetCode） 给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。 示例 1： 输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4] 输出：[7,0,8] 解释：342 + 465 = 807. 示例 2： 输入：l1 = [0], l2 = [0] 输出：[0] 示例 3： 输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9] 输出：[8,9,9,9,0,0,0,1] 0 : l1.val; int num2 = l2 == null ? null : l1.next; l2 = l2 == null ?
53350编辑于 2022-11-02 - 来自专栏leetcode题目解析和知识分享
链表-2.两数相加-力扣(LeetCode)
一、题目解析 1、对逆序存储的数字求和，返回一个同样逆序的链表 2、不会出现先导0的情况 二、算法原理 解法：模拟两数相加的过程 定义一个变量t记录每一位之和，按照两数相加的过程，t=2+5，new 一个 = l2; int t = 0; while(cur1! =nullptr||cur2! cur2 = cur2->next; } else if(cur2 == nullptr) { t >val; cur1=cur1->next; cur2=cur2->next; } ListNode
24110编辑于 2025-10-22 - 来自专栏mathor
Seq2Seq与注意力机制
如果输入序列是\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,... 这看上去就像是在解码器的每一时刻对输入序列中不同时刻分配不同的注意力。这也是注意力机制的由来 现在，对上面的解码器稍作修改。我们假设时刻t'的背景向量为\boldsymbol{c}_{t'}。 而权值也称注意力权值。 ）的输入和输出可以都是不定长序列 在解码器上应用注意力机制可以使解码器的每个时刻使用不同的背景向量。 每个背景向量相当于对输入序列的不同部分分配了不同的注意力
84930发布于 2020-04-10 - 来自专栏芯智讯
ChatGPT多烧钱？大模型训练一次200-1200万美元！
整个过程不仅需要大量的手工调参，还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率，且成本较高。 相比之下，大模型的改进可以使所有的下游小模型受益，大幅提升人工智能的使用场景和研发效率。 国盛证券计算机分析师刘高畅、杨然在发表于2月12日的报告《Chatgpt 需要多少算力》中估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，对于一些更大的LLM模型，训练成本介于200万美元至1200万美元之间 初始投入近十亿美元，单日电费数万美元 国盛证券估算，今年1月平均每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，对应芯片需求为3万多片英伟达A100GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在5万美元左右 则，为满足ChatGPT当前千万级用户的咨询量，初始算力投入成本约为542*140=7.59亿美元。 每月电费：用电量而言，542*45.5kw*24h=591,864kwh/日。 则，每日电费约为2,369,640*0.08=4.7万美元/日。
2.4K30编辑于 2023-03-24 - 来自专栏大数据技术架构
Hive调优 | HiveServer2 性能优化与GC优化
而且卡死分成两种现象： 故障现象1： 通过jdbc无法正常连接到hiveserver2； 故障现象2： 能够很顺利通过jdbc连接到hiveserver2，但是无法执行任何sql任务。 经过与公司内熟悉hiveserver2和spark HiveThriftServer2的同事沟通，之前在公司内部环境也经常遇到卡死的情况，定位原因主要是两类： （1）主要是由于jdbc连接hiveserver2 这种情况是由于hiveserver2自身的复杂压力大，内存损耗严重，严重GC进而导致hiveserver2故障。 这种故障对应于上面介绍的“故障现象2”，能够很顺利通过jdbc连接到hiveserver2，但是无法执行任何sql任务。 以下是hiveserver2发生卡死，jdbc无法连接到hiveserver2的时候，统计GC的结果： 可以看到，当hiveserver2发生严重卡死时，也就是hiveserver2 进程发生严重GC
2.5K20发布于 2021-12-02
腾讯云开发者
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