准确的短期光伏功率预测对于保证电能质量及提高电力系统运行可靠性具有重要意义。为此,文章提出了一种基于小波变换和混合深度学习的短期光伏功率预测方法。首先,将天气类型分为理想天气(晴天)和非理想天气(多云、阴天等)。对于理想天...准确的短期光伏功率预测对于保证电能质量及提高电力系统运行可靠性具有重要意义。为此,文章提出了一种基于小波变换和混合深度学习的短期光伏功率预测方法。首先,将天气类型分为理想天气(晴天)和非理想天气(多云、阴天等)。对于理想天气,将历史光伏功率时间序列转化为二维图像作为混合深度学习模型(Hybrid Deep Learning Model,HDLM)的输入。对于非理想天气,使用小波变换对历史光伏功率时间序列进行分解,将得到的分量和气象参数转化成三维图像作为HDLM的输入。在HDLM中引入并行结构,由多个并列卷积神经网络和双向长短期记忆网络组成。实验结果表明,在理想天气和非理想天气条件下,所提短期光伏功率预测方法均具有较高的预测精度。展开更多
文摘该研究致力于构建一个高质量的数据集,用于南美白对虾养殖领域的命名实体识别(named entity recognition,NER)任务,命名为VamNER。为确保数据集的多样性,从CNKI数据库中收集了近10年的高质量论文,并结合权威书籍进行语料构建。邀请专家讨论实体类型,并经过专业培训的标注人员使用IOB2标注格式进行标注,标注过程分为预标注和正式标注两个阶段以提高效率。在预标注阶段,标注者间一致性(inter-annotation agreement,IAA)达到0.87,表明标注人员的一致性较高。最终,VamNER包含6115个句子,总字符数达384602,涵盖10个实体类型,共有12814个实体。研究通过与多个通用领域数据集和一个特定领域数据集进行比较,揭示了VamNER的独特特性。在实验中使用了预训练的基于变换器的双向编码器表示(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)模型、双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)和条件随机场模型(conditional random fields,CRF),最优模型在测试集上的F1值达到82.8%。VamNER成为首个专注于南美白对虾养殖领域的NER数据集,为中文特定领域NER研究提供了丰富资源,有望推动水产养殖领域NER研究的发展。
文摘准确的短期光伏功率预测对于保证电能质量及提高电力系统运行可靠性具有重要意义。为此,文章提出了一种基于小波变换和混合深度学习的短期光伏功率预测方法。首先,将天气类型分为理想天气(晴天)和非理想天气(多云、阴天等)。对于理想天气,将历史光伏功率时间序列转化为二维图像作为混合深度学习模型(Hybrid Deep Learning Model,HDLM)的输入。对于非理想天气,使用小波变换对历史光伏功率时间序列进行分解,将得到的分量和气象参数转化成三维图像作为HDLM的输入。在HDLM中引入并行结构,由多个并列卷积神经网络和双向长短期记忆网络组成。实验结果表明,在理想天气和非理想天气条件下,所提短期光伏功率预测方法均具有较高的预测精度。
