考虑多重特征与不确定性度量的综合能源系统负荷预测研究

精准可靠的冷、热、电负荷预测对综合能源系统的优化运行具有重要意义,为有效提取负荷序列间存在的线性、非线性、耦合性以及不确定性等特征,该文提出一种由多元线性回归(MLR)、改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、长短时记忆(LSTM)神经网络、蒙特卡罗(MC)法相结合的多元负荷预测方法。首先,针对冷、热、电负荷分别构建MLR模型以挖掘线性特征。然后,将残差部分利用ICEEMDAN方法分解,再对重构后同一频段的各负荷残差分量建立LSTM模型,实现对非线性及耦合性的学习。最后,将MLR与LSTM结果叠加得到点预测值。与参照模型中的最优结果相比,该方法下冷、热、电负荷的R2分别提升了0.09%、0.21%、0.40%。此外,为实现对负荷不确定性的有效量化,进一步采用非参数核密度估计与MC抽样结合的方法得到预测区间结果。经算例分析,各负荷的预测区间覆盖率均大于相应的置信水平(95%、90%、85%),所提方法具有较高的预测精度及可靠性。

大棚樱桃智能管理系统设计与开发

由于樱桃品质产量与环境调控、栽培过程存在紧耦合关系,而现有设施樱桃生产管控系统普遍存在操作复杂、缺乏生产指导等问题,开发结合专家规则、易于操作的管理平台就成为樱桃产业发展的关键。利用. NET技术,融合农业领域的专家经验知识和生长模型,建立了基于专家知识的大棚樱桃智能管理平台。平台使用SQL Server 2000数据库管理系统设计数据库,分为事务管理、种植管理、生产监控、信息服务、市场服务和系统管理六个模块。系统不仅可实现农业生产的实时观测、分析记录,还可实现基于实时环境的生产指导,完成对樱桃生产过程的精准管控和在线指导,依靠现代科技手段改善、提高樱桃温室大棚的生产水平。

知识产权是中国经济新常态下企业发展的必然选择

中国经济发展到当前阶段，通过创新驱动经济发展成为了国家的必然选择。在这种经济新常态下，企业必须通过创新形成竞争优势，才能跟上结构调整、转型升级的中国经济发展要求。因此，创造、保护、管理和运用知识产权成为了企业发展的必然选择。