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随着我国电力体制改革的不断深入,电力市场建设取得重大进展。电价是电力市场的关键影响因素,每个参与者都基于电价进行电力交易。因此,提高电价预测的精度对于电力市场中每个参与者而言都十分重要。采用单层神经网络预测的预测精度有限。为此,根据机器学习在预测方面展示出的精准度,采用深度信念网络的方法对日前电价进行预测。在算例部分,采用美国PJM电力市场的真实数据进行仿真预测,并与其他神经网络的预测模型进行比较。算例结果表明,采用的深度信念网络模型的预测精度更高,使用深度信念网络可以为我国售电公司进行电价预测提供一种有效的方法。 相似文献
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运输消耗的能源占世界全部能源消耗的1/4。在美国,客运汽车消耗了大量能源。客运汽车和卡车消耗了一半以上的运输能源。此外,石油产品几乎是美国运输业所需能源的全部来源。石油产品的巨大消耗和需求使得石油储备紧张,加重了外部压力并使得环境恶化。最终当石油产品的供应减少到比可替代能源费用更高时,依赖石油产品进行运输的成本会非常高,并且会继续导致环境恶化。实施能源效率措施并转向使用可替代燃料和电动汽车将会减缓运输的能源压力。 相似文献
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为了促进跨省区中长期市场交易,进一步实现能源资源在更大范围内的优化配置,需要完善我国跨省区中长期交易机制。首先从市场特点与存在问题两方面分析我国跨省区中长期市场交易现状,其次梳理美国PJM、伊比利亚、北欧、英国几个典型电力市场的发展历程、主要交易品种、区域间协调机制等市场信息,然后从市场类型、中长期与现货市场协调方式、电力金融市场、新能源消纳促进机制、成交模式等方面对比分析欧美电力市场与我国市场的差异,最后结合国外市场相关机制对我国跨省区中长期市场发展提出思考,分析欧美电力市场经验对我国市场建设的启示。 相似文献
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风光新能源具有显著的清洁特性,可以显著降低能源行业的碳排放,然而中国弃风弃光问题依然很严峻。为了促进风光新能源消纳容量,对全国统一电力市场背景下清洁能源消纳机制展开了深入研究。分析了中国新能源消纳的工程问题,建立了包含热电联产系统、天然气锅炉、风光新能源的综合能源系统的仿真模型,以社会福利最大化为目标,提出了可以促进新能源消纳的综合能源系统日前市场出清模型。出清模型考虑了电力需求侧管理,使得出清模型具有显著的现代电力系统特征。对提出的日前市场出清模型进行仿真验证,验证了所提出清模型对于新能源消纳的积极作用。 相似文献
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新加坡是位于东南亚的靠近赤道的一个高度发达的国家,总土地面积约为714.3km2,23%的土地面积覆盖着森林和自然保护区。该国是一个菱形的岛国,周围被若干小岛包同。作为工业国家,新加坡的主要产业有:海运、银行、旅游、电器和电子产品、化工和炼油。新加坡是全球第三大炼油国,极佳的地理位置使得新加坡成为世界石油交易中心之一。 相似文献