基于GRU深度学习的光伏发电超短期功率预测研究

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在能源需求持续增长与生态环境不断恶化的矛盾下,寻求高效、清洁的可再生的能源是改变现有能源体系、促进能源可持续发展的必然趋势。中国已明确提出,到2030年二氧化碳排放达到峰值,到2060年力争实现碳中和。那么要同时实现这两个目标,开发利用新能源是最有效的节能减排措施之一。太阳能具有资源量大、分布广的优势,光伏发电技术是开发太阳能实现减排的一种有效方式。然而光伏发电不具有传统发电的连续可调、可控的特点,因此在利用太阳能的同时,太阳能的波动性和不确定性也给电网的实时调度和安全运行带来了挑战。为了可以充分利
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近年来涌现的环境和资源矛盾,人们将重点转向以风力为代表可再生能源的研究和利用。随着兆瓦级大型风力发电行业的快速扩张,小型风力发电行业也不断壮大,工业领域中物联网数据采集逐渐成熟,利用工业领域中的大数据环境去改革创新,并能有效管理显得尤为重要。我国陆上风能资源主要集中在高海拔及高纬度地区,由于风电场所建设的区域受当地地理环境影响较大,冬季南方会出现冻雨,北方春冬季暴雪,风机叶片极易发生覆冰现象,严重
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单液流锌镍电池(Single-Flow Zinc-Nickel Battery)是一种新型的液流储能装置,具有造价成本低、生命周期长以及储能容量大等优点,在储能领域具有广阔的发展前景。而电池的荷电状态(State Of Charge,SOC)是表征电池当前剩余电量的重要参数,针对目前单液流锌镍电池SOC估算精度不高和能量效率低等问题,本文以单液流锌镍电池为研究对象,利用自适应平方根容积卡尔曼滤波(
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随着计算机技术日渐成熟,在国家大力支持生产信息化建设的背景下,各个电力系统单位都建立起独立的信息管理系统,电力系统高速信息化发展已经成为一种必然趋势。由于国内工业水平突飞猛进,经济建设飞速发展,电力需求只增不减,每年都有大量新建成的输电线路设备投运,现有的大部分基层电力巡检单位仅在办公自动化信息管理系统方面与上级对接,未能落实到实际业务上。随着工作量猛增,巡检人员的数量却维持不变,巡检信息管理还停
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