推进高速公路服务区自洽能源系统发展是实现双碳战略的重要举措。然而，如何评价服务区自洽能源系统的弹性和能效是一个亟待解决的难题，本文提出了一种基于高速公路服务区自洽能源系统的评价方法。首先分析了服务区自洽能源系统的结构及特点，考虑可靠性、可用性、可维修性和安全性四个方面的影响因素，建立了面向服务区自洽能源系统的评价模型，并设计评价策略。其次，基于熵权-TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法确定各项指标的权重，基于改进AHP（Analytic Hierarchy Process）-VIKOR法确定系统各项属性的权重，建立新型多准则综合评价体系。最后选取某服务区作为算例进行比较分析，验证了本文提出的评价方法评价自洽能源系统的正确性与合理性。
为充分挖掘电力负荷历史数据的潜在特征,提高短期负荷预测模型的预测精度,提出了一种由改进残差网络(ResNetPlus)、注意力机制(Attention mechanism,AM)和双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)结合而成...
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为充分挖掘电力负荷历史数据的潜在特征,提高短期负荷预测模型的预测精度,提出了一种由改进残差网络(ResNetPlus)、注意力机制(Attention mechanism,AM)和双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)结合而成的残差AM-Bi-LSTM预测模型。该模型将历史负荷、温度和所预测日期的特征作为输入,在Bi-LSTM模型基础上,引入多层改进残差网络提取输入数据的隐藏特征,有效克服了网络隐藏层数加深导致的网络退化问题,使模型的反向传播能力大幅提升;加入注意力机制,分析网络中输入信息与当前负荷的相关性并突出重要信息的影响,从而提高模型的速度与准确率;使用Snapshot策略集成收敛于不同局部极小值的多个模型,以提升模型的准确率和鲁棒性。最后,使用美国ISO-NE数据集进行模拟预测,测试结果表明:所提模型的平均预测精度达到98.27%;在连续的12个月中采用该模型的平均预测精度相比于LSTM模型提高了2.87%;在不同季节下采用该模型的平均预测精度相比于AM-Bi-LSTM和ResNetPlus模型分别提高了1.05%和1.16%。说明所提模型相较于对比模型具有较高的准确率、鲁棒性以及泛化能力。
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