简介:摘要:电力系统负荷预测在电力行业中具有关键意义,为了提高预测准确性和实时性,深度学习模型日益受到关注。本论文研究了基于深度学习的电力系统负荷预测模型的构建与优化方法。首先,讨论了模型选择、参数优化和数据预处理等关键步骤。其次,探讨了模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题,并介绍了正则化和交叉验证等技术的应用。强调了超参数选择的重要性,提供了实验和调整的方法。深度学习模型的应用为电力系统负荷预测提供了新的机会,通过不断的研究和改进,可以进一步提高电力系统的运行效率和可持续性。
简介:摘要:随着全球气候变暖,夏季的温度越来越高,中央空调的利用率越来越高,逐渐成为家家户户不可缺少的生活必需品,但是调查研究发现,许多中央空调存在设计不合理,管理不到位等问题,导致能源耗损巨大,对我国的生态环境造成了巨大的破坏。要想实现中央空调的性能优化,相关工作人员需要找准切入点,有针对性的采取措施才能确保有效。
简介:摘要: 随着国民经济的发展和社会进步,企业和人们生活对电力依赖性越来越强,对电力的质量的要求越来越高。为了提高电力需求侧的管理水平,搞好电力营销管理工作,保证电网安全、经济、优质的运行,目前全国各个省份都在积极开展电力负荷控制工作。实践证明,电力负荷控制对于电力生产、电力经营具有十分重要的意义 .