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电力系统预测主要包括负荷预测、出力预测以及健康状态预测等。通过负荷预测,可以优化电力生产规划,从而更好地实现电能的精细化分配;通过出力预测,可以有效提升新能源电力消纳能力,实现电能的充分及合理利用;通过电力设备健康状态预测,可以及时发现设备运行隐患,从而进一步保障电力系统平稳安全运行。深度学习凭借其卓越的特征分析和预测能力,被广泛应用于电力系统运行及维护。本文首先归纳介绍了电力系统预测深度学习模型的特点、适用场景;其次,梳理了深度学习在面向民用及工业场景负荷预测、光伏及风电出力预测、机械及非机械设备健康状态预测中的应用前沿;最后,对深度学习在电力系统预测中所面临的关键问题、发展趋势进行了总结和展望。 相似文献
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王义轩 《中国石油和化工标准与质量》2011,31(8)
介绍了杨村煤矿在进入矿井衰老期后,在复杂地质条件下通过采用先进的物探手段、优化采煤工艺、改进巷道布置及支护等措施提高矿井产量,取得了较好的效果。 相似文献
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易燃煤层综放工作面结束期间,存在程度不同的顶板支护困难及防灭火难题.总结推广综放开采技术以来的教训,在D13111工作面结束期间,通过采用"锚钢带网"支护工艺,解决了支护难题;通过采用注胶、注氮等综合防灭火技术,有效解决了防灭火难题. 相似文献
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伴着新世纪的钟声,天津市公安消防总队以崭新的姿态跨入2000年。回首1999,天津市公安消防总队一一这面全国公安消防部队的红旗一如既往,灿烂夺目! 相似文献
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