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2智慧能源系统0621.pdf

上传人: 张** 编号:169044 2024-07-06 52页 9.17MB

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根据报告的内容,本文主要介绍了基于科学机器学习的智慧能源系统。关键点包括: 1. 科学机器学习的核心是知识与数据双驱动,通过引入知识指导模型,提升模型的准确性和可靠性。 2. 风力发电功率预测技术,通过融合领域知识和数据,实现了高准确度的预测,预测准确率可达90%以上。 3. 光伏发电功率预测技术,通过理论指导的深度学习模型,结合迁移学习和在线学习技术,实现了高准确度的预测,预测准确率可达96%以上。 4. 电力负荷预测技术,通过理论指导深度学习模型,实现了高准确度的预测,预测准确率可达98%以上。 5. 智慧能源系统通过综合优化调度、随机建模、时空序列预测等技术,实现自动闭环优化,平衡电力供给与需求。
智慧能源系统如何实现供需平衡? 科学机器学习如何助力双碳战略? 风功率与光功率预测技术有何突破?
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