【摘 要】
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针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法.将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,银川市750021宁夏大学物理与电子电气工程学院,银川市750021;宁夏电力能源安全自治区重点实验室,银川市750021;
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针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法.将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU-NN)并行,分别提取局部特征与时序特征,将2个网络结构的输出拼接并输入深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN进行超短期负荷预测.最后应用负荷与温度数据进行预测实验,结果表明相比于GRU-NN网络结构、长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络结构、串行CNN-LSTM网络结构与串行CNN-GRU网络结构,所提方法具有更好的预测性能.
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为研究特高压直流输电工程换流阀用饱和电抗器的温升特性,掌握内部铁芯温度分布规律,分析了现有换流阀用饱和电抗器损耗及铁芯温升计算模型,提出了基于预埋光纤温度传感器的
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近几年来,国际国内经济金融形势剧烈变化。随着美国次贷危机的不断深化和蔓延,世界主要经济体均受到不同程度的波及和影响,全球经济环境迅速恶化,对我国经济也产生了深远的影
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随着经济的转型升级，企业面临的竞争不再仅仅是传统上的价格质量等因素，而转向更加困难的创新能力的竞争。知识型员工在企业的竞争中扮演着关键性的角色。如何有效的激励知识型