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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。
基于深度学习的水电站水流量和发电量预测技术
【摘 要】
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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
【机 构】
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太极计算机股份有限公司,华能四川水电有限公司
【出 处】
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电力设备管理
【发表日期】
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2020年4期
【基金项目】
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2018GZDZX0044(四川省科技计划资助)
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