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- 本发明公开了一种基于多专家模型的电力负荷中短期预测方法。在电力系统中，准确预测中短期电力负荷对于有效的能源管理至关重要。传统的电力负荷预测模型常常受到复杂的变量和非线性关系的限制，因此需要更为创新和高效的方法。本发明提出...
- 巴宇蒋濛张月徐丁吉端木子昂宗书怡仲慧陈泰名刘京易戴毅
- 一种基于Transformer的多变量融合电力价格中短期预测方法
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- 曹锐温昕李金曹若琛
- 非对称拉普拉斯模糊信息粒及其在金融时序的中短期预测
- 模糊信息粒作为以模糊数空间为理论基础的重要概念,能够在保留数据模糊边界的前提下精准捕捉数据本质,有效处理由于信息不完整或不可靠所导致的复杂问题.随着人工智能算力和算法的发展,模糊信息粒被广泛应用于机器学习、模式识别、自然...
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- 一种风功率中短期预测方法及系统
- 本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及一种风功率中短期预测方法及系统，方法包括：分别为风电场中的每个风机预先配置一智能控制器，且为每个智能控制器配置一共享内存；通过智能控制器采集各自所属风机的叶片实时参数；将风电场中所有智...
- 朱选卫朱得利蔡凯韩兴意唐中杰惠成
- 一种基于并联时序卷积神经网络的电力负荷中短期预测方法及系统
- 本发明涉及一种基于并联时序卷积神经网络的电力负荷中短期预测方法及系统,属于电力系统调度控制领域。方法包括：对训练数据进行处理，提取周期性特征数据；所述周期性特征数据包括小时周期特征数据、日周期特征数据、周周期特征数据和月...
- 张月赵罡胡春光解俊岭刘京易刘璐周舒邱娟陈泰名钱汉
- 基于CCA-ELM模型的国产LNG出厂价格中短期预测研究——以陕西省为例被引量：1
- 2024年
- 考虑供需基本面因素和非基本面因素,构建CCA-ELM模型用于国产LNG出厂价格的预测。供需基本面因素包括LNG的产量、销量、库存、气温以及原料气成本,非基本面影响因素包括原油、汽油、柴油、煤炭等替代能源价格与东北亚天然气现货价格。通过典型相关性分析,研究各个影响因素对价格的作用程度。以10个影响因素的周度数据为研究对象,以LNG出厂价格的历史序列与其影响因素构建CCA-ELM神经网络预测模型。10个影响因素整体与LNG出厂价格的相关性较强,中国LNG出厂价格受能源市场的影响程度较高,受供需基本面的影响程度较低。兼顾LNG出厂价格历史数据与影响因素的CCA-ELM模型有效改进了时间序列神经网络的预测方法,提高了预测精度。
- 潘凯谢翔张曦刘定智张晗张元涛邓钰暄贺美李慧慧孙仁金
- 关键词：影响因素
- 基于统计检验法的烟台市海域地震中短期预测
- 2023年
- 山东属于地震频发区,虽然地震预测较为困难,但是为了减少人民生命财产的损失,如果能够对地震的预测做出一些探索就显得很有意义。文章以烟台市海域地震2012—2022年间3级(含)以上地震数据为研究对象,采用统计学法来探索烟台海域中短期地震特征,建立了线性预测模型和多项式预测模型,并对模型进行了优化。通过对比检验,认为所选模型可行,并根据优化模型进行了中短期地震预测。研究结果可为预测烟台海域中短期地震提供参考。
- 李忠建李炫莹
- 关键词：中短期预测
- 一种基于大数据技术的供电最高负荷中短期预测方法
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- 何军龚妮向婷陈秘康蓝心李明超付饶周韵
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