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河北邢台南和区 “宠物产业之都”跑出行业加速度
【机 构】
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农民日报
【出 处】
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农民日报
【发表日期】
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2023年01期
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为充分挖掘蕴含在电力负荷数据中的多尺度时序信息，提升短期电力负荷预测精度，提出了一种多尺度特征增强的改进时间卷积神经网络（improved temporal convolutional network with multi-scale feature enhancement,ECA-MS-DHTCN）模型。首先，使用4种不同尺寸卷积核的因果卷积提取负荷数据特征，并在特征提取层中嵌入高效通道注意力（
期刊
预测电力系统中的短期负荷,可以对电力系统的运行调度起到一定作用。从电力负荷变化模式观点入手,分类电力系统中的正常与不正常曲线,对电力负荷曲线中的坏数据进行辨识与调整。通过数据挖掘算法初始化预测参数,采用梯度隶属函数构建短期负荷预测模型。以激活函数作为电力数据反馈基础,确定其数学表达式的权重,按照逐渐均值化处理方式,完成电力系统短期数据负荷预测,实现预测方法设计。以某电力系统中的电力数据为测试基础,
会议
随着电力物联网的迅猛发展,电力系统正向着更加智能、更加灵活的交互式系统转型。由于电能具有不易存储的特点,若要保证电网的稳定运行,势必保持电网发电侧与负荷侧两端的实时功率平衡,这就需要做到对未来电量需求的精确预测,从而为发电计划的制定提供数据支撑。然而,随着清洁能源大量接入电网,以及电动汽车保有量的逐年增加,电网的复杂程度与不确定性日益加深,这无疑对传统电力负荷预测模型发起了挑战。深度学习作为端到端
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短期负荷预测是电网生产计划和实际调度运营中的一个重要环节,也是目前学术界的一个热门课题。电力系统是一种随机、波动的系统,它所生成的历史负荷数据也是随机、波动的,这给电网的负荷预测带来了很大的困难。本文通过对深度学习的研究,深入挖掘深度学习的优点,深入研究电力系统的短期负荷预测问题。本论文的主要工作有:（1）对各种深度学习和数据预处理方法进行了深入的探讨,对目前国内外负荷预测的研究状况进行论述,并对
学位
在“双碳”目标的驱动下,构建以新能源为主体的新型电力系统是现代电力系统转型的必然趋势,同时随着智能电网技术的发展以及智能电表的普遍使用,电力系统能够收集海量的用电数据。在此基础上,保持电网发电侧和负荷侧实时功率平衡、维持电网稳定运行,可以利用已收集数据准确预测未来需求用电量,为负荷调度提供数据支持。因此,针对电力负荷的非线性、时序性和不确定性等特点,结合当前广泛使用的深度学习技术对电力负荷进行精准
学位
短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分，是能量管理和配电管理的基础，对电力系统日常发电计划和运行有着重要意义。本文所做的短期负荷预测是基于混沌理论进行的本文利用混沌理论完成了对郑州市短期的负荷预测。首先，采用C-C算法对重构相空间的参数嵌入维数和延迟时间进行了求解，使用小数据量法求出最大Lyapunov指数，从而进行负荷时间序列的混沌特性的判别及可预测时长范围的确定。最后，建立了基于最大Ly
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文章基于时间序列线性数学模型，对电力系统短期负荷进行预测。首先，讨论了电力系统短期负荷预测的意义；其次，探讨了电力系统短期负荷的特性和影响因素；最后，应用时间序列线性数学模型，对电力系统短期负荷进行了分析。结果表明，回归误差最小的气象因素是进一步提升电力系统短期负荷预测精度的关键因素。
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在直接驱动激光聚变研究中,激光辐照靶丸会激励起受激布里渊散射（SBS）和交叉束能量传递（CBET）等过程,降低激光与靶丸的能量耦合效率以及激光辐照均匀性,导致靶丸内爆品质下降.本文使用一套基于光纤收集信号的背向散射诊断系统,诊断了双锥对撞点火（DCI）实验中波长在351 nm附近的时间分辨背向散射光谱.通过对比不同激光辐照条件下散射光谱的特征,结合光谱强度与入射激光能量以及激光偏振态的相关性分析,
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系统负荷短期预测作为电网调度及规划中必不可少的一环，在安排发电机组启停及检修计划、保持电网运行和降低发电成本等领域起到重要作用。针对系统负荷预测，近年来国内外已提出一系列智能预测方法，但其大多采用单一模型进行实现。而单一模型在同一预测对象前提下，只擅长挖掘数据的某一类特征，进而使得预测结果存在不同偏好。因此本文提出一种基于Stacking集成学习的多类型人工智能模型融合方法，即利用多个不同类型的基
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旅游经济具有高度敏感性、脆弱性特征，高水平的旅游经济韧性对抵御外来风险、维持竞争优势、促进旅游高质量发展具有重要意义。运用文献扎根分析法系统构建包括抵御能力、恢复能力、重构能力、更新能力4个核心范畴、11个主范畴和24个概念范畴的旅游经济韧性综合评价指标体系。采用纵横向拉开档次法和地理探测器对2017年至2021年中国省域的旅游经济韧性进行测度与分析。研究结果发现，中国省域整体旅游经济韧性水平较低
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