基于机器学习算法的电力现货交易市场价格预测研究

本研究旨在探讨基于机器学习算法的电力现货交易市场价格预测方法,通过综合运用市场趋势分析和机器学习算法,致力于提高电力价格预测的准确性与可靠性。首先,通过收集和分析电力市场的历史数据,建立了一套全面的趋势指标体系,以捕捉市场的动态变化和周期性波动。其次,采用反向传播神经网络(BP)处理数据,进而对电力现货交易市场价格进行建模与预测,充分利用市场信息,提高预测模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明,该方法提高了电力现货交易市场价格预测的精准度,为实际交易决策提供了更为准确和可靠的参考依据。

基于大数据分析的电力现货交易决策支持系统设计与应用

本文设计了一个面向电力现货交易决策支持的大数据分析系统。系统集成了高效的数据采集清洗模块、电力负荷与价格精确预测模块、个性化决策优化模块以及敏捷的可视化模块。关键技术包括深度学习、并行优化算法、流式计算等。实证结果显示,应用该系统后某省电网公司的交易策略效益提升了4.2决策执行效率提高了59交易风险降低了27表明所设计的系统可显著提高电力企业的核心竞争力,将电力现货交易的精细化决策水平提升到一个新的高度。

自蔓延法制备锂离子电池负极Mn_(3)O_(4)材料的研究

硝酸锰为锰源,柠檬酸为形貌调节剂,自蔓延法制备Mn_(3)O_(4)材料。研究了自蔓延温度、柠檬酸与硝酸锰比例对Mn_(3)O_(4)形貌、结构及其电化学性能的影响。由X射线衍射(XRD)、电子显微镜(SEM)以及LAND电化学测试结果表明:自蔓延温度为500℃,硝酸锰与柠檬酸的比例为1:2.5时,可获得粒度分布较均匀的纳米级Mn_(3)O_(4)样品。样品的首次可逆容量约为1150 mA·h·g^(-1),50次循环后,可逆容量约为430 mA·h·g^(-1),表现出优异的电化学性能。

锰基氧化物/碳复合材料的研究现状

锂离子电池如今在能源领域发展迅速,作为电池的核心部分,负极材料性能优劣直接决定了电池的整体水平。在众多负极材料中,过渡金属锰基氧化物材料具有理论容量高、低毒性、低成本等优点,但其导电率差、循环效率较低等缺点也极大地制约了其进一步发展。本文综述了近几年来锰基氧化物作为锂离子电池负极材料的研究进展,主要围绕锰基氧化物的晶型、储能机理、与碳材料复合优化其性能等几个方面进行了简要论述。

锂离子电池MnCO3-C负极材料的制备研究

以柠檬酸钠为形状调节剂,硫酸锰为锰源,水热法制备MnCO3材料,研究了MnCO3与碳的不同复合方法对MnCO3-C形貌、结构及其电化学性能的影响。由电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、以及LAND电化学测试结果表明:以180℃、18h 条件下的原位水热法制备复合材料MnCO3-C作为锂离子电池负极材料,具有优异的电化学性能。