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高精度的风电出力预测技术是实现碳中和的关键技术之一,随着智能电网的逐步建设,风电出力预测系统逐步从分散模式趋向于集中模式,其表现为一个系统集成多个风电场站的数据和模型。传统预测方法无法较好地处理这种大数据融合场景,也无法较好表征多个风电场站之间的关系,因此,提出了基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法。通过基于Stacking集成学习框架思想和图理论对多个风电场站形成的特征数据构建图数据,其中,图数据的节点为历史风电出力数据、基础方法预测值数据以及气象、位置等多源数据,边为多个风电场站之间的相关性,从而实现对多个场站数据的融合表征。最后搭建残差图卷积神经网络对所构建的图数据进行学习训练,并通过公开数据集验证了所提算法具有更好的结果。 相似文献
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林全 《数字社区&智能家居》2014,(32):7808-7809,7815
办公自动化技术能够为地方党校办公提供一种高效、简便、协调的处理方法,在全国受到广泛的重视。该文在剖析了地方党校办公办学特点的基础上,结合办公自动化技术,提出了建设地方党校办公自动化平台的思路。 相似文献
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目的: 研究姜黄素对慢性低O2 高CO2 大鼠肺动脉高压及肺动脉管壁(c-Jun和C-Fos表达的影响。方法: 36只SD大鼠随机分为正常对照组、低O2高CO2,组、低O2高CO2+姜黄素组(简称姜黄组)。采用围像分析、免疫组化和组织原位杂交技术等方法观察姜黄素对慢性低O2 高CO2 大鼠肺动脉压力、血管显微结构及肺动脉管壁原癌基因c-Jun和c-Fos表达影响。结果: 血流动力学检测显示姜黄素组mPAP较低O2高CO2 组明显降低(P<0.01),组间mCAP比较差异元显著性。光镜下姜黄素组肺细小动脉内弹力板扭曲、中膜平滑肌细胞增生及管腔狭窄程度均明显轻于低O2高CO2 组。电镜下姜黄素组大鼠肺细小动脉内皮细胞结构基本正常,中膜平滑肌细胞增生较轻,胶原少见;外膜胶原纤维较低O2高CO2 大鼠明显减少。免疫组化法发现肺细小动脉c-Jun和c-Fos平均吸光度值低O2 高CO2 组明显高于正常对照组( P<0.01 ),姜黄素组明显低于低O2高CO2 组( P<0.01 );原位杂交法显示肺细小动脉管壁e-JunmRNA平均吸光度值姜黄素组显著低于低O2,高CO2组(P<0.01)。结论: 姜黄素有抑制慢性低O2高CO2性肺动脉高压和改善肺血管结构重建的作用,下调c-Fos,c-Jun及其基因的表达,抑制血管平滑肌细胞的增殖可能是其重要作用机制。 相似文献
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