【摘 要】
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风能资源作为一种可再生能源在我国占有重要的地位。但是受到风速、风向、温度、湿度、压力等多种自然因素影响,风电输出功率不可避免的存在随机性和波动性,影响到电网的平稳运行。风电功率的短期预测精准性影响着电网调度计划、风电场发电计划的制定和备用容量的规划,因此提升短期风电功率预测的精确性至关重要。本文通过实例数据,对比了预测1天风电功率时4种单一风电功率预测模型的预测效果,得出长短期记忆神经网络(lon
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风能资源作为一种可再生能源在我国占有重要的地位。但是受到风速、风向、温度、湿度、压力等多种自然因素影响,风电输出功率不可避免的存在随机性和波动性,影响到电网的平稳运行。风电功率的短期预测精准性影响着电网调度计划、风电场发电计划的制定和备用容量的规划,因此提升短期风电功率预测的精确性至关重要。本文通过实例数据,对比了预测1天风电功率时4种单一风电功率预测模型的预测效果,得出长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network,LSTM)预测效果相对最好的结论。
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近年来,我国中西部欠发达地区频发地震,而在地震中村镇地区的受灾情况十分严重,因此研究经济性良好且适用的隔震方法非常重要。另一方面,随着我国经济和汽车产业的发展,小汽车渐渐走入了千家万户,但废旧轮胎的大量产生给人们带来诸多不便,由于将轮胎破碎后的颗粒与砂混合具有良好的隔震性能,因此该方法能够在一定程度上缓解废旧橡胶轮胎带来的压力。本文通过橡胶砂、空心砌块与盖板进行组合,在课题组已有橡胶砂芯隔震砌块(
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