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各级电力公司积累了大量的历史发电数据,但是一直以来都没有得到有效利用。针对采用手工方式进行电力调度存在效率较低的问题,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)和蚁群算法的智能调度算法。基于LSTM深度学习算法,通过对电力公司历史数据进行建模,LSTM算法可以有效提取出有效特征,实现预测一定条件下机组的耗煤量。同时,利用蚁群算法(ACO)设计了一种智能电力调度算法,从而在满足在完成实时发电任务的情况下,尽可能地节能减排。试验表明,采用LSTM算法,相比较线性回归、随机森林等算法,预测耗煤量的均方误差更小;采用ACO算法,相比较等微增率法、动态规划法以及遗传算法,可以更加快速、有效地分配发电负荷。 相似文献
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淮南矿业(集团)公司潘北煤矿在主井井筒冻结段施工中,选择合理的冻结和凿井施工方案,人为控制冻土进入荒径范围,实现了快速施工。简要介绍了井筒冻结设计、冻结施工及井筒掘砌外壁施工情况。 相似文献
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通过6根钢筋加强ECC柱和1根普通混凝土柱在压-弯-剪-扭复合应力状态下抗震性能试验,研究了构件的滞回曲线、骨架曲线、强度退化、刚度退化以及破坏形态,分析了配箍率、纵筋配筋率、纤维掺量对ECC受扭柱抗震性能的影响。试验结果表明,较普通RC柱,ECC柱的滞回曲线更加饱满,屈服扭矩、极限扭矩以及极限扭率分别提高了64.4%、74.8%、123.3%;试件的纤维掺量从1%提高到2%,延性系数从2.30增至4.04;随着配箍率增大,试件受扭性能增强,较于未配置箍筋的试件,箍筋间距为75 mm的试件延性系数提高了66.2%,极限扭矩提高了34.0%。 相似文献
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淮南矿业(集团)公司潘北矿在主井冻结段施工过程中,外壁出现出水及断裂等情况,通过选择合理的施工方案,精心组织,科学管理,使工程快速施工结束,达到安全施工的目的。 相似文献
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大数据背景下的海量分布式数据流处理技术要求较高的实时性和成功率。为了提高分布式环境下数据流实时处理的实时性,采用Hadoop分布式系统平台,提出了一种Map Reduce工作流实时调度优化方法。该方法采用2个相关参数来动态调整每个作业在队列中的重要程度,以便对工作流的优化做出动态的判断。此外,为了减少工作流整体的执行时间,对关键作业能否本地化进行判断和时间对比,从而尽量增加map任务的本地化。实验结果显示,提出的工作流实时调度优化方法在响应时间和调度成功率方面表现出较好的性能。 相似文献
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基于行人过街需求分布的考虑,分步解析了行人延误和机动车延误的组成因素和变化关系,建立了基于人行横道位置选择的行人-机动车系统延误模型,阐述了人行横道位置对相关延误的影响程度,并通过VISSIM仿真软件测算了北京某路段的最优人行横道位置。结果表明:行人平均延误与行人到达人行横道平均距离成正比,远大于机动车平均延误,且与后者成反比。 相似文献
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