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短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算法的注意力机制提出了多层Bi-LSTM的Seq2seq深度学习模型(BL-Seq2seq)实现短期用电负荷预测.其中Seq2seq的编码端由多层Bi-LSTM组成,将输入数据进行编码,并在网络末端输出编码后的最终状态;Seq2seq解码端为单层LSTM,它将编码端的最终状态作为初始输入状态,同时每一步的输出值作为下一步的输入值.利用用电负荷实测数据,基于Keras平台进行仿真,仿真结果表明,与多个经典的深度学习的短期用电负荷预测模型相比,所提BL-Seq2seq模型的预测误差明显降低,大大提升了短期用电负荷预测精度. 相似文献
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为解决LED热量集中问题,设计高导热散热模型以及使用高导热材料格外重要。石墨烯材料因在平面的二维方向具有良好的热导率,将其与散热器表面相结合,能充分发挥其在热扩散方面的作用。石墨烯在平面方向高达5 300 W/(m·K)的热导率,可有效传导温度,消除热点,快速降低结温。主要研究石墨烯与铝散热器基底表面相结合的方式对LED灯具散热性能的仿真分析,采用ICEPAK散热分析软件和仿真技术,分析了不同厚度石墨烯的散热效果,获得了用于所设LED模型条件下的石墨烯最佳厚度条件,并与不使用石墨烯情况下作了对比研究。肯定了石墨烯对降低LED结温的影响。 相似文献
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一直以来,人们思考所有制问题,总在姓社姓资的圈子里打转转,没有意识到这是一种陷入工业化的制度框框难以自拔的时代局限。跳出来看问题的关键,除了尊重实践,还有一个办法是去回忆历史唯物主义的常识:生产力决定生产关系。信息生产力会带来一直到制度的变化。 相似文献
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及时准确的交通流信息对于智能交通系统的实现至关重要。针对现有预测方法不能充分利用交通流的时空特征,进而不能很好地提取交通流序列内在规律的问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的深度学习预测模型(C-BiLSTM),在网络底层利用一维CNN来捕获观测点交通流数据的空间特征,然后输入到双向LSTM网络提取时间周期特征,最后由全连接层输出预测结果。使用美国交通研究数据实验室的实测交通数据进行验证,结果表明,所提出的C-BiLSTM组合模型具有更高的准确性,其性能相比双向LSTM网络预测模型提升了1. 6%,相比单向LSTM网络预测模型提升了6. 6%,是一种高精度的交通流预测模型。 相似文献
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龚美 《军民两用技术与产品》2016,(10)
建筑电气管线的耐久性一直是社会大众广泛关注的问题,随着我国城市现代化建设的加速,由于管线老化引发的安全事故频发,加之人口密度增大,管线使用频率高,事故一旦发生就会造成严重的生命和财产损失,因此当下对建筑电气设备的耐久性检测提出了更高的要求,运行中的电力设备只有定期监视其绝缘性能的变化才能清楚管线绝缘老化程度,为管线安全运行做出预判,从而避免各种管线老化引发的安全事故发生. 相似文献
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萎延峰 《中国石油和化工标准与质量》2012,32(5):102
本文通过介绍钻井的工艺技术及其流程,详细介绍了钻井的全过程;包括钻前准备工作、钻进过程、完井、固井、测井等,并介绍在钻井过程中,采取相应的技术措施,避免钻井工作给油气层带来不必要的损害,为钻井行业提供宝贵的现场经验。 相似文献
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我同《建筑工人》杂志相处已有10多年了,在我订阅的多种报刊中算它对我影响最深,不仅在职时订阅,就是退休了也没中断过。为什么我会如此酷爱它呢?1.《建筑工人》的服务方针很对头,它真正做到了面向我们建筑工人,面向基层干部。文章不空洞、精短不冗长、易懂不深奥、有行业特色,读后很受启发,很受教益。 相似文献
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短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算法的注意力机制提出了多层Bi-LSTM的Seq2seq深度学习模型(BL-Seq2seq)实现短期用电负荷预测.其中Seq2seq的编码端由多层Bi-LSTM组成,将输入数据进行编码,并在网络末端输出编码后的最终状态;Seq2seq解码端为单层LSTM,它将编码端的最终状态作为初始输入状态,同时每一步的输出值作为下一步的输入值.利用用电负荷实测数据,基于Keras平台进行仿真,仿真结果表明,与多个经典的深度学习的短期用电负荷预测模型相比,所提BL-Seq2seq模型的预测误差明显降低,大大提升了短期用电负荷预测精度. 相似文献
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自上世纪1983年四川仪表三厂生产了中国第一台P/NMOS数字显示仪以后,中国的智能仪表就此起步;其发展换代非常迅速。经过CMOS,大规模COMS一模拟技术,EPROM校正技术,MCS-8051单片机等。到2000年时,基本取代了DDZ-III型的盘架装仪表。 相似文献