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基于网格化数值天气预报的区域光伏发电多输出功率预测方法 被引量:4
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作者 战文华 车建峰 +1 位作者 王勃 丁禹 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第3期144-151,共8页
区域光伏的短期功率预测是省级及以上电网调控中心制定发电计划、提高光伏消纳率的重要基础之一。光伏短期功率预测本质上是构建数值天气预报与实际功率之间的映射模型,为了实现预测精度的提升,利用网格化的数值天气预报,采用残差网络... 区域光伏的短期功率预测是省级及以上电网调控中心制定发电计划、提高光伏消纳率的重要基础之一。光伏短期功率预测本质上是构建数值天气预报与实际功率之间的映射模型,为了实现预测精度的提升,利用网格化的数值天气预报,采用残差网络建立区域光伏的多输出预测模型,充分挖掘区域光伏所属空间的气象资源分布与各光伏电站功率的关联关系,实现以网格化数值天气预报为输入的区域各光伏电站的功率预测。以实际运行数据进行仿真,结果表明,本文方法在各光伏电站的功率和总功率2个方面的预测结果均优于现有成熟方法。 展开更多
关键词 光伏功率预测 网格数值天气预报 残差网络 多输出模型
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基于CNN框架的LSTM融合优化模型用于芒果干物质的近红外光谱分析
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作者 林雪梅 蔡肯 +3 位作者 黄家立 蒙芳秀 林钦永 陈华舟 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1176-1182,共7页
芒果中的干物质(DM)含量是评判芒果品质的重要指标之一。该文利用近红外光谱法(NIR)检验和预测芒果的干物质含量。主要基于卷积神经网络(CNN)框架,研究其结构参数网格数值化筛选方案,融入长短期记忆网络(LSTM)完成参数协同优化,构建CNN-... 芒果中的干物质(DM)含量是评判芒果品质的重要指标之一。该文利用近红外光谱法(NIR)检验和预测芒果的干物质含量。主要基于卷积神经网络(CNN)框架,研究其结构参数网格数值化筛选方案,融入长短期记忆网络(LSTM)完成参数协同优化,构建CNN-LSTM融合优化模型。实验过程中,通过构建浅层CNN建模框架,针对CNN-LSTM模型的核心参数进行局部规模的超参数联合调试。模型训练和模型测试结果显示,CNN模型和CNN-LSTM模型的最优化预测结果均明显优于常规的线性或非线性模型。该研究除了确定最优模型以外,还提供了更多可选的模型优化参数组合,有望在芒果的生产和培育过程中得到应用。浅层CNN框架融合LSTM优化模型及其参数网格数值化筛选方案能够为快速检测芒果果实中的干物质含量提供化学计量学技术支持。 展开更多
关键词 近红外(NIR) 芒果干物质 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 参数优选 网格数值化
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Installation position determination of wind speed sensors on steel pole along a high-speed railway
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作者 熊小慧 梁习锋 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第11期3018-3027,共10页
In order to consider the influence of steel pole on the measurement of wind speed sensors and determinate the installation position of wind speed sensors, the flow field around wind speed sensors was investigated. Bas... In order to consider the influence of steel pole on the measurement of wind speed sensors and determinate the installation position of wind speed sensors, the flow field around wind speed sensors was investigated. Based on the three-dimensional steady Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and k-ε double equations turbulent model, the field flow around the wind speed sensor and the steel pole along a high-speed railway was simulated on an unstructured grid. The grid-independent validation was conducted and the accuracy of the present numerical simulation method was validated by experiments and simulations carried out by previous researchers. Results show that the steel pole has a significant influence on the measurement results of wind speed sensors. As the distance between two wind speed sensors is varied from 0.3 to 1.0 m, the impact angles are less than ±20°, it is proposed that the distance between two wind speed sensors is 0.8 m at least, and the interval between wind speed sensors and the steel pole is more than 1.0 m with the sensors located on the upstream side. 展开更多
关键词 high-speed railway wind speed sensor steel pole numerical simulation flow field
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