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1.
朱力  李成  郭龙  刘云鹏  史炯 《中州煤炭》2022,(4):211-215,221
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
采煤塌陷区是影响地区生态环境、制约社会经济发展的重要因素。主要以某采煤塌陷区为案例,在详细分析塌陷区基本情况的基础上,介绍了塌陷区的主要特征。研究了当前阶段比较常见的采煤塌陷区生态功能重构模式,结合实际情况本塌陷区采用的是农林渔配制模式。将采煤塌陷区划分成为4个单元,基于理论方法分别对这些单元适宜的复垦方向进行了评价并确定了复垦方向,从土方回填技术、生物性复垦技术、农田水利设计层面详细分析了回复治理措施。上述恢复治理措施取得了较好的效益,为地区生态环境和经济发展注入了新的动力。  相似文献   
3.
The supply of electrical energy is critical to convenient and comfortable living. However, people consume a large amount of energy, contributing to an energy crisis and global warming, and damaging some ecological cycles. Residential electricity consumption has greater elasticity than industrial and business consumption; it therefore has high energy-saving potential. This work establishes an automated platform, which provides information about residential electricity consumption in each city in Taiwan. Machine learning was used to forecast future residential electricity demand. A nature-inspired optimization method was applied to enhance the accuracy of the best machine learner, yielding an even better hybrid ensemble model. Performance measures indicate that the resulting model is accurate and provides effective information for reference. An automatic web-based system based on the model was combined with a web crawler and scheduled to run automatically to provide information on monthly residential electricity consumption in each county and city. By providing energy consumption information across the country, power providers and government can discuss policy and set different goals for energy use. The results of this study can facilitate the early implementation of energy-saving and carbon emission-reducing in cities and aid utility companies in establishing energy conservation guidelines.  相似文献   
4.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。  相似文献   
5.
掌握岩层与地表移动移动规律是进行“三下”采煤研究、煤矿采动损害评价及建筑物保护的重要依据。“三软”煤层储量在我国煤矿开采中占据了相当大的比例,其采动地表移动规律有其自身特点。以梁北矿典型综采工作面为研究对象,通过建立地表移动观测站,进行现场实测,分析了“三软”煤层综放开采地表移动与变形规律。基于关键层理论,阐明了“三软”煤层综放开采覆岩破断机理,理论解释了工作面开采后地表下沉机理,为梁北煤矿“三软”煤层综放开采及类似地质条件矿区的地表破坏预计及控制提供参考。  相似文献   
6.
煤矿开采区域如果不加以处理,特别容易发生地质灾害问题。结合某煤矿实际情况,分析了地质灾害的治理措施及其应用效果。对煤矿的自然地理、地质以及煤层等基本情况进行了简要介绍,基于现场勘查结果分析了各种地质灾害类型及其产生的原因。结合实际情况,提出了针对性的地质灾害治理方案措施,并在工程实践中进行了应用。对开采区域存在明显安全隐患的位置进行连续监测发现,地质灾害治理措施取得了较好的应用效果,这些危险区域的位移变形和沉降量均得到有效控制。研究为煤矿开采区域的后续开发利用奠定了良好的基础。  相似文献   
7.
针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元(SBiGRU)、完整自适应噪声集成经验模态分解(CEEMDAN)和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数(IMF)分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.  相似文献   
8.
短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM(long short term memory)网络结构,并将其与XGBoost(eXtreme boosting system)预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW(mean absolute percentage error-reciprocal weight)算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE(mean absolute percentage error)与RMSE(root mean square error)分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。  相似文献   
9.
针对传统雷达差分干涉测量技术(DInSAR)无法利用相位信息识别矿区大量级沉降区域地表活动信息的问题,本文采用时序振幅分析方法,对16景Sentinel-1A的振幅数据进行多时相处理,提取了2017年5月13日至2018年2月25日开采沉陷区地表后向散射系数。通过建立研究区后向散射系数分析模型,分析了开采活动过程中地表后向散射系数时序变化特征,发现地表后向散射系数由工作面外边缘至工作面中心逐渐增大,在工作面中心区域变化剧烈;通过对比分析工作面走向和倾向地表特征观测点的沉降速率与后向散射系数的关系,发现两者在开采沉陷过程中平均相关系数r大于0.8,具有较强的相关性。实验结果表明,利用沉陷区地表后向散射系数能较好地分析地表动态沉降速率规律,是识别大量级沉降区域地表活动剧烈程度的指标,为矿区地表变形提供了新的分析手段,具有良好的应用前景。  相似文献   
10.
随着能源革命的推进及双碳目标的提出,综合能源系统越发受到广大研究者的重视,对综合能源系统进行高效的规划和控制离不开精准的多能负荷预测。基于上述需求,引入迁移学习理论,提出一种改进领域自适应神经网络(DaNN)负荷预测模型对综合能源系统中的冷、热、电负荷进行统一建模与预测。首先,通过历史数据分别构筑冷、热、电负荷特征图,随后输入改进DaNN的参数共享卷积层和全连接层;其次,基于冷、热、电负荷联合预测的特点改进传统神经网络的损失函数,加入最大均值差异指标,并优化训练模型;最后,通过3个各自独立的全连接层分别输出冷、热、电负荷的预测值。通过采用实际算例验证并与基准模型对比可知,所提改进DaNN模型能够有效提高综合能源多能负荷预测精度。  相似文献   
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