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电力负荷预测是实现电力系统智能化的基础。准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定地运行。针对短期负荷波动大,随机性强的特点,提出一种基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法。首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对负荷序列进行平稳化预处理,将原始负荷拆分成若干个模态分量负荷。同时,为了减少预测模型训练所需的时间,利用样本熵来评估各分量的复杂度,将复杂性相近的负荷分量归为一类用于训练同一模型。最后,结合极端梯度提升和时间卷积网络的优点,利用极端梯度提升模型来预测趋势负荷,时间卷积网络模型来预测随机扰动负荷,并在模型训练过程中,利用树状Parzen估计来调节模型的超参数,得到最优的预测模型。为验证本文所提方法的有效性,在EUNITE竞赛数据集上进行了仿真实验,分别预测未来24 h的短期负荷和每日峰值负荷。实验结果表明,相比于支持向量回归(support vector regression,SVR),长短时记忆(longshort-term memory, LSTM),门控循环单元(gated recurrent unit,... 相似文献
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为掌握高速离心泵内压力脉动变化规律及其脉动源,采用CFX软件对其内部流场进行数值模拟,分析其不同监测点在0.4Qd~1.2Qd(设计流量)的压力脉动特性。研究表明:蜗壳与隔舌的动静干扰是主要的压力脉动源,且在叶轮出口处压力波动幅值最大,其主要频率为叶片通过频率;吸力面的压力要比压力面小,压力面在叶频附近的波动变化区域较大;流量在0.6Qd及以下时,整体压力幅值变化较其他流量时更为剧烈;压力脉动沿流道方向向下游扩散段传递,在蜗壳出口处压力值最小;大流量下的流线较为平滑,而小流量下流线变得紊乱,流量越小流线的扭曲就越严重。 相似文献
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四月二十五日,晚上十一点钟,某矿调度室响起急促的电话铃声。一位工人在电话中声嘶力竭地吼着:井下出事了,赶快救人!顷刻,人们吼声和匆忙奔跑的凌乱脚步声打破了夜晚的宁静。人们声色凝重、心情焦急,都向井口飞奔而去。但愿这事故是一般的事故,而不是生命事故。中毒人员升井后,医护人员经过检查,感到情况危急,给氧后,要求赶快送市区医院进行抢救。令人遗憾和痛心的是,医院很快传来不幸的消息,中毒者因为中毒过深,抢救无效死亡。这位中毒死亡者是四川籍人,姓邱,小伙子才二十出头,刚结婚三个多月,过罢春节,就带上新婚的妻子出来打工。那天,他… 相似文献