多站融合的商业模式与发展路径研究

多站融合是泛在电力物联网建设的基础保障,也是打造新兴业务市场,实现绿色低碳发展的重要支撑,其发展已步入深水区,面临商业模式及发展路径不明晰的问题。文章论述了多站融合的内涵及特点,重点基于运作模式、业务体系两方面论述多站融合的商业模式,并结合项目实例验证所提商业模式的可行性。基于此,结合平安城市分析了多站融合的典型应用场景及其应用价值,并从战略和策略两个层面提出"政府引导,企业运作"以及"核心基础业务先行,带动全产业链协同,助力城市级创新"的发展路径,促进多站融合深入推广和应用。     

基于计算机智能的深度信念网络的组合电力负荷预测方法

电力系统负荷预测是电力系统规划和经济政策制定的主要依据,然而现有的基于计算机人工智能的电力系统负荷预测多采用组合预测方式,其预测精度低,效率低下;针对此问题,提出了一种基于深度信念网络的组合负荷预测方法,此方法首先建立了深度信念网络训练模型,将组合数据与实际负荷数据之间构建的非线性函数关系应用到此训练模型中,通过数据训练,优化深度信念网络层数和参数;使得训练好的组合深度信念网络具有预测能力.利用实际历史数据,对组合负荷预测的精度进行了计算,实验结果表明:所提出的预测方法相对于传统的组合预测方法,具有较高的预测精度,同时其计算复杂度较低.