【摘 要】
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对居民用电进行准确的短期负荷预测是电力部门合理制定每日调度计划的重要依据。本文提出了一种基于BIRCH（BalancedIterativeReducingandClusteringusingHierarchies）聚类算法-卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）-门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）的短期电力负荷预测方法。根据智能电表
【机 构】
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太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室
【基金项目】
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山西省科技重大专项（20181102028）； 国家自然科学基金（62171307）；
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对居民用电进行准确的短期负荷预测是电力部门合理制定每日调度计划的重要依据。本文提出了一种基于BIRCH（BalancedIterativeReducingandClusteringusingHierarchies）聚类算法-卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）-门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）的短期电力负荷预测方法。根据智能电表采集的历史负荷数据，该方法首先采用BIRCH聚类算法分析不同用户的用电习惯，将用户聚类为多个用户群；然后构建由负荷数据和时间以及气候信息组成的多特征时间序列数据集，并采用训练集进行CNN-GRU预测模型构建。训练集首先输入到基于一维卷积层设计的CNN 网络，以提取不同特征变量之间的非线性关系；之后将数据输入GRU网络，以提取数据在时间维度上的时序特性，最后由全连接层输出短期负荷预测结果。以爱尔兰能源管理委员会提供的公开数据集作为实际算例，以ANN网络、CNN 网络及CNN-GRU网络为对比模型，实验结果表明，本文所提出方法的平均绝对百分比误差达到了 2.9321%，有较高的预测精度和较快的模型训练速度。
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动力冲程是肌球蛋白工作循环过程中的核心概念,被认为是实现化学能转化为机械能的过程。在传统的动力冲程概念中,动力冲程是一定值,而各种关于动力冲程的测试值是不同的。针对这一矛盾,本文给出动力冲程一个新的概念,利用动力冲程新概念对各种实验结果做了解释。本文分为三部分,第一部分主要介绍肌球蛋白的分子结构、肌球蛋白工作循环中的机械化学偶联,对已有的肌球蛋白工作循环模型做了说明和比较。第二部分主要介绍了肌球蛋
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