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针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。 相似文献
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化妆品原料生产过程中产生的废水水质成分复杂、有机物含量高、难降解,利用混凝工艺处理该废水能够减缓生化处理单元的负担,提高污水处理效率。为揭示无机高分子混凝剂混凝过程中污染物的去除机制和污泥性质的变化,考察了不同的絮凝剂聚合氯化铝(PAC)、聚合硫酸铁(PFS)、聚合氯化铝铁(PAFC)和助凝剂聚丙烯酰胺(PAM)投加浓度对污染物去除率和污泥性质的影响。采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、X射线能谱(EDX)、扫描电镜(SEM)、热重分析仪(TGA)分析污泥絮体官能团、表面形貌、元素组成和热稳定性的变化,采用三维荧光光谱(3D-EEM)和超滤技术分析出水中有机物分子量的分布规律和有机物成分的变化,优化最佳混凝工艺运行条件。结果表明:进水中的天然有机物(NOM)荧光强度高,有机物分子量主要分布在>100×103和<3×103区间,其所占比例分别为22.89%和50.57%。当进水COD为6700~7500 mg/L时,在助凝剂PAM投加浓度为0.03 g/L,PAC、PFS和PAFC投加浓度分别为2.8 g/L、2.8 g/L和3.0 g/L的条件下,COD去除率分别为87.20%、79.89%和83.74%,出水浊度分别为2.54 NTU、9.3 NTU和5.51 NTU,NOM荧光强度大大减弱。其中,PAC+PAM对废水中有机物去除效果最好,出水有机物分子量主要分布在(10~30)×103和<3×103范围内,其所占比例分别为31.84%和25.92%,形成的混凝污泥具有较好的热稳定性,污泥表面蓬松,呈多孔网状结构。混凝工艺可吸附脂类大分子物质,提高了高浓度化妆品原料生产废水的可生化性。 相似文献