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基于时空神经网络的充电桩时空动态负荷预测
被引量：
17
1
作者
张秀钊
王志敏
+3 位作者
钱纹
胡凯
周雪松
李小双
《智慧电力》
北大核心
2019年第8期50-54,111,共6页
电动汽车充电负荷的时空随机性,加大了电网的控制难度且影响了电能质量。因此,准确的预测充电负荷是解决此类问题有效方法之一。基于此,首先建立充电桩时空动态负荷矩阵,然后在时空神经网络的基础上提出一种时空动态负荷预测模型多步深...
电动汽车充电负荷的时空随机性,加大了电网的控制难度且影响了电能质量。因此,准确的预测充电负荷是解决此类问题有效方法之一。基于此,首先建立充电桩时空动态负荷矩阵,然后在时空神经网络的基础上提出一种时空动态负荷预测模型多步深度时空神经网络,该模型能够根据过去充电负荷规律多步预测未来负荷。经过实际数据的仿真验证,并与STN模型进行对比,结果证明了所提预测模型的有效性。
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关键词
时空动态预测
时空
神经网络
深度学习
电动汽车负荷
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职称材料
回采工作面顶板复合含水层涌水量时空组成及过程预测方法
被引量：
23
2
作者
李超峰
虎维岳
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期1-13,共13页
为提高彬长矿区各矿井预测涌水量的准确性,通过精细化勘探将洛河组划分为上、下两段;建立了巨厚复合含水层涌水量预测的水文地质概念模型,将受到煤层采后顶板导水裂缝带波及的含水层涌水概化为考虑垂向渗流的向河渠排泄模型,称之为"...
为提高彬长矿区各矿井预测涌水量的准确性,通过精细化勘探将洛河组划分为上、下两段;建立了巨厚复合含水层涌水量预测的水文地质概念模型,将受到煤层采后顶板导水裂缝带波及的含水层涌水概化为考虑垂向渗流的向河渠排泄模型,称之为"含水层水向工作面涌水模型";并给出了与矿井采掘计划相结合、考虑含水层静储量释放、动态补给和垂向渗流的水量预测方法,称之为"工作面时空动态涌水量预测方法"。以高家堡矿井为例,预测101工作面最大涌水量为1 222.11 m^3/h,采后初期稳定涌水量为950.07 m^3/h;预测201工作面最大涌水量为610.93 m^3/h,采后初期稳定涌水量为536.73 m^3/h。与实测涌水量对比分析,预测涌水量绝对误差为-130.49~20.64 m^3/h,误差率为-21.05%~8.39%,预测精度大大提升。
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关键词
复合含水层
向河渠排泄
工作面模型
时空
动态
涌水量
预测
法
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职称材料
题名
基于时空神经网络的充电桩时空动态负荷预测
被引量：
17
1
作者
张秀钊
王志敏
钱纹
胡凯
周雪松
李小双
机构
云南电网有限责任公司电网规划研究中心
天津理工大学电气电子工程学院
天津楚能电力技术有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2019年第8期50-54,111,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51877152)
云南电网有限责任公司科技项目(059100KK52170007)~~
文摘
电动汽车充电负荷的时空随机性,加大了电网的控制难度且影响了电能质量。因此,准确的预测充电负荷是解决此类问题有效方法之一。基于此,首先建立充电桩时空动态负荷矩阵,然后在时空神经网络的基础上提出一种时空动态负荷预测模型多步深度时空神经网络,该模型能够根据过去充电负荷规律多步预测未来负荷。经过实际数据的仿真验证,并与STN模型进行对比,结果证明了所提预测模型的有效性。
关键词
时空动态预测
时空
神经网络
深度学习
电动汽车负荷
Keywords
spatio-temporal dynamic prediction
spatiotemporal neural network
deep learning
electric vehicle load
分类号
TM731 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
回采工作面顶板复合含水层涌水量时空组成及过程预测方法
被引量：
23
2
作者
李超峰
虎维岳
机构
煤炭科学研究总院
中煤科工集团西安研究院有限公司
陕西省煤矿水害防治技术重点实验室
出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期1-13,共13页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804106)
中煤科工集团西安研究院有限公司青年基金项目(2017XAYQN09)
文摘
为提高彬长矿区各矿井预测涌水量的准确性,通过精细化勘探将洛河组划分为上、下两段;建立了巨厚复合含水层涌水量预测的水文地质概念模型,将受到煤层采后顶板导水裂缝带波及的含水层涌水概化为考虑垂向渗流的向河渠排泄模型,称之为"含水层水向工作面涌水模型";并给出了与矿井采掘计划相结合、考虑含水层静储量释放、动态补给和垂向渗流的水量预测方法,称之为"工作面时空动态涌水量预测方法"。以高家堡矿井为例,预测101工作面最大涌水量为1 222.11 m^3/h,采后初期稳定涌水量为950.07 m^3/h;预测201工作面最大涌水量为610.93 m^3/h,采后初期稳定涌水量为536.73 m^3/h。与实测涌水量对比分析,预测涌水量绝对误差为-130.49~20.64 m^3/h,误差率为-21.05%~8.39%,预测精度大大提升。
关键词
复合含水层
向河渠排泄
工作面模型
时空
动态
涌水量
预测
法
Keywords
multilayer aquifer
drainage to a river
working face model
inflow prediction method combing dynamic recharge and release of static reserves
分类号
P641.41 [天文地球—地质矿产勘探]
TD742 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空神经网络的充电桩时空动态负荷预测
张秀钊
王志敏
钱纹
胡凯
周雪松
李小双
《智慧电力》
北大核心
2019
17
在线阅读
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职称材料
2
回采工作面顶板复合含水层涌水量时空组成及过程预测方法
李超峰
虎维岳
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2018
23
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职称材料
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