哲达科技申请一种空压站的用气负荷预测方法及装置专利,提高对用气...
其中,N为大于1的整数;对待预测时间序列用气负荷数据进行预处理,得到预处理后的待预测时间序列用气负荷数据;将预处理后的待预测时间序列用气负荷数据输入至预先训练好的LSTM??NN网络模型,输出用气负荷预测结果。
哲达科技申请一种钢铁空压站用气负荷预测专利,使钢铁空压站用气...
钢铁空压站正常运行状态下的压缩空气流量、压缩空气压力和压缩空气温度,输出样本包括:钢铁空压站正常运行状态下的用气负荷;利用慢速特征分析算法提取慢速特征矩阵,其中慢速特征按照升序排列;采用慢速特征矩阵和历史数据中的用气负荷数据作为输入数据,构建LSTM模型;预测方法还包括通过训练后的LSTM模型进行用气负荷预测。
...LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法专利,提高负荷...
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN??LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如...
AI 赋能绿色制冷,香港岭南大学开发 DEMMFL 模型进行建筑冷负荷预测
LSTM和GRU在月初的前三天显示出明显较差的预测结果,在9月22日(中秋节假期)时,深度学习模型出现了很大的预测误差,而DEMMFL模型则预测得非常准确。综上,DEMMFL模型在预测建筑冷负荷方面预测精度更高,误差更小。从能源管理出发:AI与城市建设的未来利用DEMMFL模型,无论是商业大厦、住宅区还是公共...
Python电力负荷:ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析
在此案例中,运用2种方法预测电力负荷,其可视化图形如下:ARIMA模型点击标题查阅往期内容01020304LSTM模型可以看出,预测值的趋势已经基本与真实趋势保持一致,但是在预测期较长的区间段,其预测值之间的差别较大。关于分析师在此对Eileen对本文所作的贡献表示诚挚感谢,她专注数据处理、数据分析、数据预测领域...
基于深度学习的智能电网短期日负荷曲线预测系统设计与实现
工作日类型等影响因素与用电负荷的相关性;针对现有浅层神经网络电力负荷预测方法难于对负荷数据特征进行充分提取,限制了短期负荷预测精度的问题,使用了融合CNN+LSTM+Attention的多元混合神经网络模型,提高了预测精度;为了让用户更加直观便捷地观察负荷数据和预测结果,搭建了基于Flask+VUE框架、Echarts可视化组件的图形...
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测
LSTM网络的输入是3D张量:(样本,时间步长,功能)样本—用于训练的序列总数。timesteps-样本的长度。功能-使用的功能数量。建模之前的第一件事是将2D格式的数据转换为3D数组。以下功能可以做到这一点:例如,如果我们假设整个数据是数据的前10行,那么我们将过去3个小时用作特征,并希望预测出1步:...
人工智能300年!LSTM之父万字长文:详解现代AI和深度学习发展史
1972年,甘利俊一(Shun-IchiAmari)使伊辛模型循环架构具有自适应性,可以通过改变其连接权值来学习将输入模式与输出模式相关联。这是世界上第一个学习型RNN。甘利俊一目前,最流行的RNN就是Schmidhuber提出的长短期记忆网络LSTM。它已经成为20世纪被引用最多的神经网络。
数据驱动的动态系统(Dynamical System)建模(一):深度学习
总结一下:当前时刻的输出ht不仅依赖于当前的输入xt,还依赖于当前的状态(ht-1,ct-1)。它可以根据训练选择性的记住每一时刻的“重要”信息,并且利用这个信息作为状态,结合当前输入xt进行输出状态ht预测。电机温度预测示例接下来我们使用数据结合LSTM模型来搭建永磁同步电机(PMSM)的一个代理模型(Surrogate...
抢鲜看|《电工技术学报》2022年第7期目次及摘要
、风电机组弃风(Picast)和动态性能指标的奖励函数,将负荷频率控制问题转换为最大化奖励函数问题,并引入深度确定性策略梯度算法进行求解,通过预学习和在线应用,获得风电机组实际出力情况下的最优自适应协调频率控制策略;最后,从中长期控制性能入手进行分析,通过加入连续阶跃扰动或实际风速扰动仿真,验证所提出方法在改进负荷...