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日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N-1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解。提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求。首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性。利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率。 相似文献
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随着新区经济的快速发展,城市化进程不断推进,与之相适应的消防基础工作滞后矛盾日益凸显,社会面消防安全隐患日益突出,尤其是乡镇(街道)出租房、小场所、小作坊消防安全情况异常复杂,业主安全意识不高、责任意识不强、防控措施不到位等现象普遍存在; 相似文献
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胡兵,山东青岛市公安消防支队特勤一中队战斗班班长。大年三十,当多数人都忙着准备年夜饭的时候;当千家万户都团聚一堂、 相似文献
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电网运行断面是电力系统运行控制的重要手段.面对当前繁多的电网运行断面智能生成方法,如何合理的选择已成为电网运行断面在线生成算法领域研究的重要内容.在此背景下,提出一种基于Q学习的电网运行断面动态生成方法.该方法的主要特征在于训练得到Q学习智能体,根据电网运行特征动态选择电网运行断面生成方法,以便充分利用不同生成方法在不同场景下的算法优势.最后,基于某电网数据构造的算例表明,动态生成方法能够通过优化选择不同场景下的生成算法,提升生成结果的准确率.对于应用样本集,该方法提高准确率近5.2%. 相似文献
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“石化区的安全性跟飞机一样,是最安全的,但是万一发生火灾事故,也是最惨重的。”山东青岛开发区公安消防大队的一名消防监督员这样形容石化区目前众多危化品企业的现状。200多个探头、上千路警报盯紧这个面积约15.5平方公里的区域;每小时巡检一次,蛛丝马迹都不能放过,一年187份责令整改通知书, 相似文献
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