简介:摘要:互联网时代,在线学习方式与传统培训教学模式的结合使“混合式教学”成为教育领域理论与实践探索的热点,“混合式教学”不仅带来培训教学模式与学习方式的转变,其教学策略、内容设计以及在培训教学过程中所担当的角色也需要进行相应的调整,从而激发培训学员的积极性。
简介:摘要:为了进一步完善信号与系统专业课程体系,提高人才培养质量,培养工程实践能力强、创新能力强、具备国家竞争力的高素质复合型新工科人才,在信号与系统课程教学过程中,结合“00”后大学生的特点,采用线上与线下混合式教学方式,通过线上的学习,提升学生的课堂参与度,提高学生的学习积极性,线下教学方式将理论教学与实际的工程应用相结合,巩固学生学习效果。
简介:摘要:目前,我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置(PMU)为代表的高精度量测装置,可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时,PMU主站存储了电网大量历史运行数据,为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型,以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力,能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练,避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制,本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。
简介:摘要:电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度,本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先,收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次,构建了包含长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中,采用了交叉验证和超参数优化技术,以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明,相比传统预测方法,本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法,具有广泛的应用前景。