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基于深度学习的水电站水流量和发电量预测技术
基于深度学习的水电站水流量和发电量预测技术
作者:
刘刚
宋锐
曹哲铭
杜文博
胡杨
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水电站
数据挖掘
深度学习
水流量预测
电量预测
摘要:
选取水牛家、自一里、木座三个具有上下游关系的水电站进行数据分析,通过收集变量的时间序列并对发电站间的相关性进行分析,采用持续模型、LSTM、ELM三种预测模型分别对水流量和发电量进行预测,结果显示深度学习预测模型准确性较高,且对后续的水电站调度运行有一定指导作用。
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篇名
基于深度学习的水电站水流量和发电量预测技术
来源期刊
电力设备管理
学科
工学
关键词
水电站
数据挖掘
深度学习
水流量预测
电量预测
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
151-153
页数
3页
分类号
TV7
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研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
电力设备管理
主办单位:
中国电力设备管理协会
出版周期:
月刊
ISSN:
2096-2711
CN:
10-1454/TM
开本:
16开
出版地:
北京市西城区广安门内大街6号A-1-11
邮发代号:
创刊时间:
2016
语种:
chi
出版文献量(篇)
2356
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16
总被引数(次)
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