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精确的多元负荷预测是实现综合能源系统优化调度与经济运行的关键技术。在考虑多元负荷相关性的基础上,提出一种基于MMoE多任务学习和长短时记忆网络(LSTM)的多元负荷预测方法。利用皮尔逊相关系数分析冷热电负荷及气象因素存在的强相关性和弱相关性;构建MMoE多任务学习模型,利用专家子网和门控单元学习多元负荷间耦合特性的差异;使用LSTM构建子任务模型,对多元负荷进行预测。利用公开数据集进行性能验证,结果表明所提基于MMoE多任务学习和LSTM的模型能够有效提升多元负荷预测精度。 相似文献
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省级电网公司打造综合能源服务平台的探讨 总被引:2,自引:2,他引:0
信息技术革命和能源革命对传统电网企业转型发展提出了更高的要求。平台型企业为省级电网公司转型发展、开拓综合能源服务等新兴业务指明了方向。电网公司平台型转型不仅需要实体物理平台的支撑,也需要公司运营模式平台化的变革。基于阿里巴巴电商平台、GE Predix平台等互联网公司的平台探索实践,提炼互联网背景下平台建设的典型架构和发展思路,总结出一种适合省级电网公司发展基础的综合能源服务平台发展模式,为加快推进省级电网公司向平台型企业转型,最终构建共建共享的能源生态圈提供有力支撑。 相似文献
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