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考虑负荷周期性和变化率的短期电价预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高电价预测精确度以提高其实用价值,在电价预测模型中引入负荷周期性和变化率因素.根据负荷对电价的影响建立基于系统负荷的短期电价预测模型,使用小波分解对负荷和电价数据进行分析处理,采用神经网络的预测方法对短期市场清算电价进行预测.考虑负荷和电价的周期特性,在预测模型输入侧增加了负荷的周期性因素.考虑负荷剧变引起的电价变化,定义综合负荷变化率影响因素并加入模型输入侧来提高预测精确度.预测实例采用实际负荷值为输入,其结果表明引入负荷周期特性和综合负荷变化率因素后预测相对预测误差和单点最大预测误差分别降低35%和28%,有效地提高了模型的预测精确度. 相似文献
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在大规模风电并网的环境下,许多电力系统使用机会备用约束来代替传统的约束进行备用计划的安排以平衡系统的成本和风险。这种方法在有效的提高风电利用率的同时增加备用计划会面临的巨额小概率损失,因此提出采用保险机制对备用计划的小概率尾部风险进行转移的策略。将风电波动和单位停电损失都视为随机变量,用三种具有代表性的预测误差分布描述系统风电预测误差,用四种具有代表性的损失分布描述系统单位停电损失,以备用风险的期望值、风险价值和期望短缺三个指标来量化评估备用计划的风险。对这十二种组合的风险值和保费都进行了估算,计算结果表 相似文献
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海绵城市建设在我国处于起步阶段,其项目运作模式也较为灵活,可以基于传统的工程建设模式与主体工程同步建设,也可以采用目前国家大力推广的PPP模式以及联合开发模式,或交由城市运营商建设运维。文章重点介绍了海绵城市项目采用三种模式建设的运作过程、特点、优势以及适用性分析,希望对现阶段海绵城市试点建设能起到一定的指导和借鉴意义。 相似文献
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刘玉娇 《四川大学学报(工程科学版)》2016,48(Z2):142-146
针对微博用语不规范,噪声多,更新快,缩略语多,且数据量大等相关特点,本文提出基于深度学习的方法进行微博命名体的识别。本文首先利用大量的未标注的微博信息对自动编码器训练,获得抽象特征,随后将这些特征作为深度学习网络的输入,最后得出句子中每个字的类标。在进行自动编码器训练的过程中,本文提出卷积方法替代窗口移动方法,以此获取句子中的长依赖信息。通过对新浪微博数据的实验结果表明,本文所给出的深度学习方法能够提高微博中命名体识别的F1值,说明了本文算法的有效性。 相似文献
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针对当前基于第三方应用数据的用户属性预测算法较少考虑应用前台实际使用时长问题,提出了“手机应用前台均使用时长”特征,同时采用基于稀疏自编码器和神经网络的Co-training框架,充分利用大量未标注数据,从应用类别和前台均使用时长两个角度进行属性预测。实验进行时,首先使用未标注数据对网络进行初始化,然后采用基于准确率的梯度下降算法对参数进行更新。实验结果表明,本文算法提高了用户属性预测准确率。 相似文献
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正由于契合家居空间尺寸和食品贮存需求以及符合主流价格需求,三门冰箱已成为冰箱的主流发展品类之一。具有保鲜盒、变温室等空间是三门冰箱的特征之一,这些空间通常比冷藏室温度略低,保湿、抑菌效果更好,因而优越的食品保鲜效果 相似文献