考虑广义需求侧资源的深度置信网络短期负荷预测方法

随着智能电网信息化水平的不断提高以及可控负荷、分布式电源和储能等广义需求侧资源的大量接入,将产生海量负荷数据集并改变负荷特性.为了提高负荷预测精度,提出了一种考虑广义需求侧资源的深度置信网络(DBN)负荷预测方法.首先,借助负荷聚合商确定了广义需求侧资源参与电力市场的机制,构建了基于合同的广义需求侧资源调度模型,并利用该模型求解广义需求侧资源参与电力市场的最优调度计划.其次,引入DBN结构,并将广义需求侧资源的最优调度计划作为其输入量,建立了短期负荷预测模型.最后,以实际数据进行仿真测试,结果表明,本文所提方法具有更高的预测精度.     

浅谈水文下垫面对地表水的重要影响

水文下垫面的基本组成要素为地质、地貌植被和人为建筑物等三类。如把人为建筑物对水文下垫面的影响也统一归并为对地质、地貌和植被要素的影响,则在水文下垫面分类时就可以仅考虑地质、地貌和植被等3类要素。现就水文下垫面的分类原则、各类要素分类、分类综合、分类判别及分类图的绘制,分别探讨如下。