月度报告

摘要： 本内通过第三方舆情监测软件检索关键词(包含社会组织、协会、商会、基金会、民办非企业单位、社会服务机构、社会团体、民间组织等)发现,社会组织舆情主要集中在党建、网络热点、乡村振兴、疫情防控、“僵尸型”社会组织专项整治、国际交流、行业协会乱收费专项清理整治、执法监督(打击整治非法社会组织)等方面,相关舆情信息累计达到1256.9万条。

摘要： 一、1月舆情综述1月涉及社会组织相关舆情整体保持稳定,偶有热点舆情事件发生,主要分布在以下领域:一是社会组织健康有序发展成果显著。民政部召开2022年全国社会组织登记管理T作电视电话会议,会上对全国281家先进社会组织进行表彰,各级登记管理机关和广大社会组织积极传达会议精神,并将全国先进社会组织树为榜样进行宣传,引发媒体转载及舆论关注;二是临近春节,又突发新疫情,各社会组织积极开展走访和服务保障等活动,并加强春节期间疫情防控工作,相关事迹引发网民关注;三是广大社会组织掀起学习宣讲党的十九届六中全会精神热潮,总结2021年工作,迎接全国两会开幕,期间发布多项总结成果报告,部分报告受到媒体关注;四是临近冬奥会,并恰逢卡塔尔世界杯亚洲区预选赛,与冬奥会项目相关的体育类社会组织引发关注;五是社会组织监管工作成果突出。民政部发布第9批、第10批地方民政部门依法取缔的部分非法社会组织名单,以及取缔“东望课堂”等相关新闻引发关注。

摘要： 一、2月舆情综述2月,社会组织相关舆情前期基本保持稳定,后期呈波动态势,偶有热点舆情事件发生,主要分布在以下领域:一是打击整治非法社会组织效果显著,民政部公布2022年第一批8家涉嫌非法社会组织名单,并会同有关部门依法关停2022年第-批13家非法社会组织网站,引发媒体转载和讨论;二是广大社会组织积极助力疫情防控,内蒙古、江苏、广东、广西、香港等地突发疫情,社会组织积极提供志愿服务,捐款捐物等活动,相关事迹获舆论关注.

摘要： EIA大幅上调今年美国和全球基准油价预测据道琼斯2月9日消息,美国能源信息署(EIA)发布的月度报告中将2022年美国和全球基准油价上调近11%。EIA表示,今年布伦特原油平均价格预计将达到82.87美元/桶,比该机构1月份作出的预测价格上调10.6%。同时EIA将今年美国基准的西得克萨斯中质(WTI)原油平均价格上调至79.35美元/桶。

摘要： 欧佩克在其最新月度报告中表示,油轮市场在7月份强劲复苏。由于贸易格局变化提振了市场对油轮吨位的需求,7月原油轮现货运价逆转了5月初的下降趋势。中东至远东航线的VLCC运价上涨了26%,而运往西方的运价则上涨了30%。布伦特原油与WTI的价差扩大也使美国原油在亚洲更具竞争力,从而支撑了VLCC的需求。

摘要： 一、7月舆情综述7月,社会组织相关舆情整体呈波动态势,热点舆情事件主要分布在以下领域:一是民政部会同有关部门依法关停2022年第三批9家非法社会组织网站,打击整治非法社会组织备受关注;二是在各地民政部门的指导下,各级社会组织广泛开展稳经济促就业活动,受到媒体关注;三是社会组织积极参与乡村振兴、援疆援藏活动,受到社会关注;四是各行业协会发布上半年相关行业经济数据,受到媒体关注。

摘要： 欧佩克再次下调今年全球原油需求增长预期据中国经济新闻网11月21日消息,石油输出国组织(欧佩克)日前发布月度报告,再次下调了2022年全球原油需求的增长预期,同时进一步下调明年的数字。这是近半年来欧佩克第五次下调这一预期。该组织给出的理由是,高通胀和加息等经济挑战日益严峻。

摘要： IEA:2022年或重新出现石油供应过剩国际能源署(IEA)在最新的月度报告中表示,受疫情重燃冲击,7月全球石油需求“急剧调转趋势”,在6月需求飙升380万桶/日后,7月需求下降12万桶/日。IEA将今年下半年的需求预期下调逾50万桶/日,同时预计2022年将出现新的过剩。在供应端,IEA表示7月全球石油供应增加170万桶/日至.9670万桶/日;欧佩克+以外的石油供应今年将增加60万桶/日,2022年则将增加170万桶/日。IEA指出,欧佩克+.上月敲定的协议将会花费很长时间才能恢复市场均衡,“如果欧佩克+持续削减减产量,其他供应商也增加产出,则预计明年国际油市将再次出现供应过剩。”

摘要： 加拿大旱情严峻,主要农作物供应量预计将下降26%加拿大农业和农产品协会在一份月度报告中表示,从8月1日开始的销售年度,预计谷物和油菜籽出口将出现大幅下滑,且库存将因供应量不足而下降。截至7月底,加拿大近四分之三的农业种植地区异常干旱或处于干旱状态。

摘要： 7月16日,美国森林与纸业协会(A F&PA)发布了2020年6月多个纸种月度报告。印刷书写纸月报显示,与2019年6月相比,今年6月印刷书写纸总出货量同比下降25%,总采购量同比下降25%。与今年5月相比,印刷书写纸总库存水平环比下降6%。

摘要： 本发明涉及根据月度生产计划控制月度采购计划的方法，该方法包括以下步骤：(1)制定月度生产计划；(2)根据产品配方及包装材料配套自动计算生产需求；(3)生成原辅料及包装材料的月采购计划。与现有技术相比，本发明根据月度生产计划控制月度采购计划的方法利用计算机速度快、信息量大准确的优点，根据月度生产计划控制月度采购计划，具有工作效率高、准确性好、资金管理严格、科学等优点。

摘要： 本申请实施例提供了一种基于Spark计算指标月度环比的方法和装置，该方法根据企业标识和月份对原始数据去重，得到所述企业标识下非缺失月份的指标数据集；根据所述企业标识和非缺失月份，识别出对应所述企业标识的起止月份；根据所述起止月份，生成所有月份；根据生成的所有月份，结合所述企业标识下非缺失月份的指标数据集，构建出企业标识为key，月份和指标为value的所有月份的指标数据集；根据构建出的指标数据集，计算出企业标识对应的指标月度环比。本申请实施例补充了起止月份中的缺失月份，并将缺失月份的指标设置为0，避免了在计算月度环比时复杂的判断逻辑的同时，也避免了月份缺失导致的计算异常。

摘要： 本发明公开了基于POFP‑SVM算法的省级月度用电量预测方法，该方法研究计及用电量的影响因素的省级月度用电量预测问题，考虑月度平均温度、月度平均电价及月度GDP数值这三个影响因素，利用二阶灰色预测模型对上述影响因素进行前级预测；本发明还针对传统的支持向量机预测模型进行改进，采取粒子群算法进行径向基核参数和惩罚参数寻优，确定支持向量机的最佳预测模型，建立并定义了新的POFP‑SVM模型，即基于参数寻优和特征预测的支持向量机预测模型；将二阶灰色预测模型前级预测的结果输入到训练好的支持向量机预测模型，得到月度用电量预测值。本发明方法提升了模型的适用性，预测效果较普通模型大大提升。

摘要： 本发明涉及一种融合光学与SAR影像的地表水体月度变化动态监测方法，属于遥感应用技术领域。方法包括四部分：（1）数据准备与预处理：通过月度中值合成、图像滤波等预处理构建月度连续的SAR数据集。（2）初始水体范围提取：利用水体‑植被要素耦合指数（AWVI）和水体自动提取规则，提取光学影像全覆盖月份的水体范围。（3）水体变化范围连续提取：联合分类后比较和CVA分析方法，建立多层次规则提取水体月度变化范围。（4）月度水体范围连续反演：利用光学遥感提取水体初始范围和SAR提取变化范围，通过双向迭代反演的连续制图策略实现水体月度动态监测。本发明为时空连续的地表水体动态监测提供了技术支撑。

摘要： 本发明涉及一种基于出力保障率的风电月度平衡功率评估方法，包括以下步骤：步骤S1:获取待评估地区历史风电出力及装机容量数据；步骤S2:根据历史风电出力及装机容量数据，计算该月各时刻风电同时率;步骤S3:根据得到的各时刻风电同时率，获取不同保障率对应的风电同时率；步骤S4:计算风电出力按不同保障率纳入月度电力电量平衡后需要的调峰补偿电量；步骤S5:评估水电能提供的调峰电量；步骤S6：基于风险最小的原则，给出风电月度电力电量平衡功率参考值。本发明能够同时得到风电出力及对应的调峰风险，参考性强，且能够结合电力系统灵活资源调节能力，得到兼顾安全性和经济性的月度电力电量平衡方案。

摘要： 本发明公开了一种基于EEMD和离群点检测的月度售电量组合预测方法，该方法首先通过改进的EMD方法对原始信号进行处理，然后采用基于多组影响因素的多个单一方法得到多组预测结果，最后基于离群点检测技术，剔除异常点后将其余预测值取平均，作为最终的预测结果。改进的EMD方法通过在原始信号中加入均匀分布频率的白噪声以及计算独特信号残差克服了传统EMD不足而获得IMF，改变了原始信号的极值分布点，从而减少模态混叠的情况，使重建后的信号几乎与原始信号相同。该方法方法不仅克服了现有的EMD模式混合现象，而且通过增加分解次数减少了重构误差。

摘要： 本发明提出了一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划联合优化方法。利用多个风电场的历史风速数据分别拟合对应风电场的每小时风速的双峰威布尔分布函数，对生成所需风速场景的多个风电场建模生成具有时空尾部相关性的风速场景，并得到典型场景。通过扩充考虑社会经济类因素和环保因素的BiLSTM负荷预测模型得到最终月度负荷预测结果。然后以第一阶段目标和第二阶段目标建立考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划联合优化模型，并求得模型最优解。将本方法与常规不考虑社会类碳排放因素、不考虑日前机组组合、不考虑检修计划模型进行比较，验证了所提方法的合理性。

摘要： 本发明涉及一种基于改进宽度学习的两阶段式月度用电量预测方法，属于电力预测技术领域，包括获取历史用电量数据并进行划分、将日用电量数据拆分成七个时间序列、选取相关性最高的前8个时刻的最大负荷时间序列最为模型的输入、建立IPSO‑BLS预测模型和预测最终的月度用电量五个步骤。本发明模型简单，预测速度快，使用两种不同分辨率的历史数据，使得最终的预测结果同时考虑到不同时间尺度的历史数据以及影响因素，从而提高了模型的预测精度；通过IPSO对BLS的两个参数进行寻优，可以使BLS预测模型始终工作在预测精度最优的状态，克服了BLS网络的特征节点和增强节点由经验来确定而导致的对模型预测精度的不良影响。

摘要： 本发明涉及一种区域环境空气质量月度生态补偿考核方法及系统，属于空气污染防治领域，通过获取并计算出待考核市区和邻居市区空气质量六项常规污染物浓度的年评价数据；通过统计分析来明确待考核市区的劣势指标；确定待考核市区中各区县生态补偿考核项目；获取各区县某月的相关数据；计算各区县某月各考核项目的排名；根据排名结果，计算各区县该月环境空气质量生态补偿考核得分；根据各区县月度环境空气质量生态补偿考核得分，对各区县进行奖惩。本发明提供的上述方案为区域空气污染防治、管控与治理奠定了坚实的基础。

摘要： 本发明涉及一种基于历史数据的大用户月度用电量预测方法及系统，属于电网调控和电力市场领域。方法包括以下步骤：采集大用户用电量历史数据，对所述历史数据进行预处理，所述历史数据包括日负荷历史数据和/或月负荷历史数据；将所述预处理后的历史数据划分成为训练集和测试集，利用所述训练集对预设类型的模型进行训练，得到大用户月度用电量预测模型；根据所述大用户月度用电量预测模型和所述大用户用电量历史数据，预测并输出所述大用户未来一个月的月度用电量预测值。本发明预测准确度高，能够反映大用户用电变化趋势，为电力公司制定生产计划提供了可靠依据。