配电网扩展短期负荷集成预测的电力大数据技术研究

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配电网短期负荷预测对于电力系统的安全、稳定、经济运行和发展转型而言具有重大的价值和意义。以天为主要预测周期的常规短期负荷预测和预测周期从天扩展到小时级的扩展短期负荷预测同属短期负荷预测,其原理基本一致,但在管理准实时数据的水平和刻画负荷变化规律的质量两方面提出了更高的要求。本研究结合对短期负荷预测能力形成过程的抽象建模分析,确立包含数据存储管理层和数据规律学习层的两层电力大数据架构,具体设计了短期负荷预测业务中用于提高准实时数据存储管理水平和提升负荷资料样本数据集上监督学习质量的电力大数据技术,支撑
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电化学储能对于有效解决能源危机和环境问题至关重要。二次电池因具备能量转换效率高、循环寿命长、存储容量大和环境友好等特点,成为人类目前广泛应用的储能设备之一。尤其是锂离子电池,自1991年日本Sony公司开发出来之后,便迅速实现了商业化。但是,由于全球锂资源储量低、价格昂贵,锂离子电池将难以满足人类持续的大规模需求。因此,开发出能替代锂离子电池的新型二次电池对电池在储能技术中的长远发展显得尤其重要。
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