摘要售电量预测的精度决定了售电公司的运营收益。传统售电量预测方法存在未计及偏差电量考核机制的差异、缺少时序相关性与长程依赖性等问题。为此，提出一种计及偏差电量考核机制的人工神经网络售电量预测模型。首先，根据购售电交易时序特点重构特征向量。其次，建立基于季节分解的加权模型(SDW)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)分别对年度双边协商月度分解售电量和月度集中竞价售电量进行预测，基于月度偏差考核规则定义非对称损失函数(ALF)，关联反向传播过程与整体收益，使网络输出趋向收益最大化。最后，通过数据集进行算例仿真并比较各项性能指标，验证了该模型相比于传统预测模型经济实用性强，准确度高且稳定。
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计及偏差电量考核机制的人工神经网络售电量预测模型
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要提出了一种带有辅助LC网络的输出串联双有源桥变换器拓扑，此网络用来实现全工作条件下变换器的软开关。通过分析变换器的工作模式得出软开关区域，同时为了使辅助网络产生最小的导通损耗，设计了位于软开关边界的调制轨迹，并与传统输出串联变换器的导通损耗进行对比，得出只在轻载时导通损耗会有所增加的结论。最后， ...中科院电工研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于卷积神经网络的光伏系统直流串联电弧故障检测
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