【摘 要】
：
电力系统调度过程中，为解决新能源机组大量接入和负荷快速变化引入的不确定性，提出了一种基于海量历史数据，利用深度学习方式求解含不确定性的实时调度问题的新思路。首先，利用负荷矩阵相关性分析确定面向各调度时刻的训练样本集的基本结构；其次，基于PJM电力市场提出的完美调度理念，生成学习模型的训练目标，并构建各自适应学习模型的差异化训练样本集；之后，提出基于输入更新的长短期记忆（LSTM-IIU）网络，构成
【基金项目】
：
国网宁夏电力有限公司科技项目（5229NX200083）的帮助；
论文部分内容阅读
电力系统调度过程中，为解决新能源机组大量接入和负荷快速变化引入的不确定性，提出了一种基于海量历史数据，利用深度学习方式求解含不确定性的实时调度问题的新思路。首先，利用负荷矩阵相关性分析确定面向各调度时刻的训练样本集的基本结构；其次，基于PJM电力市场提出的完美调度理念，生成学习模型的训练目标，并构建各自适应学习模型的差异化训练样本集；之后，提出基于输入更新的长短期记忆（LSTM-IIU）网络，构成面向各调度时刻的实时调度自适应学习模型；最后，以WSCC 9节点和IEEE 118节点标准算例验证所提方法的可行性和适用性。与基于非线性优化理论得到的调度方案相比，文中方法能更好地对完美调度方案进行学习，提升考虑不确定性的调度能力。
其他文献
数据驱动的用电行为分析方法更能够从用电大数据中挖掘出用户用电行为规律,从而提升电网侧管理服务质量。对数据驱动的用电行为分析研究模式进行综述,首先提出了一种典型的数据驱动研究架构,详细阐述了用电信息采集与聚合、用户精细化分类、关联因素辨识等环节的关键技术,深入分析了基于批处理的离线分析和基于流处理的实时分析2种典型数据分析平台以及边缘计算的应用,并探讨了用电行为分析在负荷预测、需求响应建模、异常用电
为了应对智能电网时代用电需求的活跃性、不稳定性,提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）结合分位数回归轻量梯度提升机的短期负荷概率密度预测方法。首先通过建立Copula模型分析变量之间的相关性、采用CNN进行特征提取;其次通过树状结构Parzen估计方法对回归预测模型进行超参数调优;然后用调优后的模型在不同分位点上进行预测,将预测结果进行核密度
＜正＞黑龙江省委深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,切实履行主体责任,强化对巡视巡察工作的组织领导,取得了明显成效。截至目前,十二届省委开展三轮巡视,对7个市（地）、12个省直部门、32个县（市、区）开展常规、专项巡视,对4个市开展巡视"回头看",对21所省属高校
随着我国羊养殖业的不断发展，羊群数量明显增多，加之动物及动物制品的交易频繁，在一定程度上增加了疾病发生的概率，其中就包括布鲁氏菌病。该病是一种人畜共患病，对家畜和人类的危害比较大，也是常见的传染性疾病之一，一旦出现会严重影响养殖户的经济收入。笔者分析羊布鲁氏菌病的发病原因、流行规律、诊断方法，提出合理的防疫措施，以提高对该病的防护能力。
综观统编初中语文教材中的鲁迅作品，可以发现鲁迅先生擅长以冷色冷用、冷色暖用、暖色暖用、暖色冷用等色彩表现形式，勾勒具有鲜明个性的人物形象，描摹色彩斑斓的风景图画，表达深邃丰富的思想情感，形成独特的艺术张力。解码鲁迅先生作品中的色彩运用，不失为一条深入解读其作品的有效新路径。
＜正＞目的研究188Re标记具有HER-2/neu癌基因靶向特异性的Herceptin免疫磁性纳米微粒及其在小鼠体内的生物学分布研究。方法利用戊二醛作为交联剂, 将人源性单克隆抗体Herceptin与化学修饰的磁性纳米微粒进行连接,构建免疫磁性纳米微粒。采用直接标记法将188Re标记到免疫磁性纳米微粒上。采用羰基铼标记
羊布鲁氏杆菌病是由布鲁氏菌引起的一种重要的人畜共患病。该病不仅能够导致母羊发生流产、公羊发生睾丸炎，还对养殖户健康造成严重的威胁，进而导致严重的公共卫生问题。因此，做好羊布鲁氏菌病的诊断与防治尤为重要。本文从羊布鲁氏菌病的病原、流行病学、临床症状、病理变化和诊断方法等方面进行综述，提出了羊布鲁氏菌病的防控措施，期望为羊布鲁氏菌病的临床防控提出科学合理的措施。
＜正＞《阿长与〈山海经〉》出自鲁迅先生的回忆性散文集《朝花夕拾》的第二篇，发表于作者在1926年因遭受北洋军阀政府的通缉而被迫在厦门大学任教期间。在厦门时鲁迅先生时常受到守旧势力和守旧派别的排挤和故意刁难，这时鲁迅反感周遭的人和事，开始通过写作以回忆童年成长的温馨旧事为主题的回忆性散文派遣心中的苦闷。《朝花夕拾》散文集中所包含的十篇文章都是在此背景下创作的。
为了获得电力系统短期负荷的概率性信息,将分位数回归理论与深度学习算法相结合,提出了一种基于时间卷积网络分位数回归的概率密度预测方法。首先利用距离相关系数衡量不同天气因素与短期负荷的相关性强弱,以此确定输入数据集合;其次通过融合注意力机制的时间卷积网络分位数回归算法预测不同分位数条件下的负荷值;最后利用核密度估计得到待测负荷的概率密度分布。采用中国华东某地的历史负荷数据验证分析,结果表明该方法可以细