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基于深度神经网络的短期电力负荷概率预测
【机 构】
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武汉大学
【出 处】
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武汉大学
【发表日期】
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2021年期
【基金项目】
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其他文献
抽油机井地下的工作环境十分复杂,早期是通过建立抽油机井的运动方程来分析其工作状态。对抽油系统而言,过于复杂的运动方程常含有不可测的状态量,难以预测与控制;而过于简单的运动方程又不能完全反映某些关键特征。可以建立适当的数学模型,并结合数据驱动的方式来解决抽油机井的故障诊断问题。本文以直接测量得到的地面示功图为原始数据,由于井下泵功图更能反映抽油泵在一次往复过程中的工作状态,最终以泵功图为研究对象。本
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