简介:摘要更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。
简介:摘要本文提出了一种基于Hadoop优化的支持向量机求解大数据背景下电力短期负荷预测问题的新方法。该方法首先采用量子行为优化粒子群的模糊C聚类模型将历史负荷进行聚类分析,然后将聚类后的负荷数据和其对应影响因素数据进行Hadoop云平台的数据存储和匹配,进而提高预测模型输入量的精确度和响应速度,最后进行建模仿真预测。针对某地区的海量负荷数据进行建模仿真,并在预测精度和预测时间两方面与未经过数据预处理的支持向量机预测模型进行比较,仿真结果表明基于Hadoop优化的支持向量机预测模型在面对大量数据时,该方法能够在保证预测精度的基础上大大缩短了预测时间。
简介:摘要城镇化进程加快,城市污水处理量需求不断加大,进而需处理的污泥量也大大增多,如何高效处理污泥同时控制温室气体的排放已成为不可忽视的问题。文章主要阐述了污泥处理的现状,产生温室气体的排放现状,施加调理剂(等)可以对温室气体排放产生抑制的影响研究现状。采用田间试验,施用2种城市污泥堆肥(含生物质炭和不含生物质炭),通过静态暗箱-气相色谱法研究污泥堆肥土地利用过程温室气体排放特征,探讨施用污泥堆肥的短期影响作用.结果表明,在观测时间内,N2O排放主要集中在前3周,约占总排放量的87.9%~95.6%.N2O排放量均随污泥堆肥施用量的增加而增加(P<0.05),裸地N2O排放量高于种植作物处理.施用含生物质炭污泥堆肥能减少土壤N2O排放,且随着施用量的增加,N2O减少量越大(P<0.05).
简介:摘要:在电力系统规划和运行过程中,短期负荷预测扮演着至关重要的角色,因为其预测结果的准确性直接关系到整个电力系统的稳定运行和经济效益。随着智能电网技术的不断进步以及大数据分析能力的显著提升,深度学习作为机器学习领域的一个重要分支,已经在电力系统负荷预测领域显示出其独特的优势和巨大的应用潜力。本文的主要目的是深入探讨和研究基于深度学习技术的电力系统短期负荷预测方法。我们将首先分析深度学习技术的基本原理,然后构建一个适用于电力负荷预测的深度学习模型。通过对实际电力负荷数据进行详细的预测分析,本文旨在验证深度学习技术在电力系统短期负荷预测中的实际应用效果和有效性,从而为电力系统的优化调度和资源合理配置提供有力的技术支持。
简介:摘要基础工程是建筑工程中的一个重要组成部分,其选型的合理与否直接影响到建筑工程的结构安全与施工质量。结合本工程实例,对该工程水文地质条件的勘察进行了详细的介绍,并结合勘察结果,对该建筑工程基础的设计方案进行了选择,为类似建筑工程施工提供参考。