基于聚类算法和转换网络的光伏短期功率预测

精准的光伏功率预测对优化光伏电站的运行和管理以及提高光伏发电的效率具有重要的作用。本文提出了一种基于聚类算法和转换网络的光伏短期功率预测方法。该方法首先基于自编码器的无监督聚类算法对光伏短期功率数据进行了预处理,以降低光伏出力数据本身的不稳定性对功率预测的影响。之后,该方法使用具有自注意力机制和多头注意力机制的转换网络进行光伏短期功率的预测。转换网络由编码器和解码器组成。转换网络相比传统的循环神经网络(RNN)更善于挖掘时序之间的关系。注意力机制使得转换网络具有并行计算的能力,可以加快网络训练的速度。最后,在澳大利亚光伏功率与气象数据中心 (DKASC)的光伏数据集上验证了本文提出的光伏短期功率预测方法。实验结果表明,本文提出的方法具有令人满意的预测精度。     

基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法

本文提出了一种基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法。该算法使用了改进的人工蜂群算法与BP神经网络融合生成的进化神经网络,并且使用改进的人工蜂群算法对进化神经网络的偏置和权重进行优化。该算法将火电历史负荷数据作为输入,使用进化神经网络训练预测模型,预测未来一段时间内的电网负荷。首先获取历史负荷数据,然后将收集到的数据应用于进化神经网络模型训练。人工蜂群算法作为一种全局搜索算法,可以有效地探索模型参数空间,寻找最佳的模型参数组合以提升预测精度。为了验证所提出的负荷预测方法的有效性,本文使用了火电网负荷数据进行测试。实验结果表明,在短期电网负荷预测方面,本文提出的进化神经网络比传统方法预测结果更加准确可靠。     

柴油机压力波检测仪在内燃机车上的应用

简述了压力波检测仪在机车检修中的具体作用,详尽分析了对典型故障的处理办法,提出仪器在实际运用过程中应该注意的几个具体问题.     

有机无机精细复合紫外屏蔽包装材料的研制

将无机Ｃｒ２Ｏ３超微粒子进行表面处理，使其与单体相溶，用本体聚合方法制成透明均一的紫外屏蔽包装材料。     

系列抗静电剂的合成及其活性的研究

采用相转移方法合成了四种抗静电剂,使用HDPE为基材,应用混炼的方法使抗静电剂均匀地分散于树脂中,通过测量其表面电阻率ρs,对抗静电剂的活性进行了比较,并对影响抗静电效果的因素进行了研究。     

浅谈塑料包装材料的研究趋势

简要叙述了塑料包装材料的优势及暴露出来的一些问题以及研究解决这些课题的趋势。     

聚苯乙烯－聚丙烯酸酯复合胶乳的合成及其涂膜的性能

讨论了核壳结构聚苯乙烯－聚丙烯酸酯胶乳的乳液聚合条件：乳化剂用量适中；合适的ｐＨ值为８～９。该结构产物涂膜具有优异的性能，其不同用量苯乙烯，涂膜的硬度和附着力均高于共聚乳液；高含量苯乙烯的涂膜显示出优良的耐冲击强度。新结构可降低产品成本。     

浅谈塑料包装材料的研究趋势

简要叙述了塑料包装的优势及暴露出来的一些问题以及研究解决这些课题的趋势。