基于CNN-LSTM混合神经网络的光伏发电量预测方法研究

光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)混合模型的光伏发电量预测方法,其中通过CNN建立地域之间的空间相关性,LSTM捕捉发电数据之间的时间依赖关系。对神木县红民发电厂和庆城县绿能动力发电厂的光伏发电数据进行测试,实验结果表明,本文所提出的CNN-LSTM混合神经网络方法在光伏发电量预测方面具有较高的准确性和稳定性,比LSTM神经网络模型精度提升4.3%左右。

芳纶聚合与涂布条件对隔膜性能的影响研究

隔膜是锂离子电池中的关键组件,用于分离正极和负极,防止内部短路。随着电动汽车和储能电池市场的不断扩大,对高性能、高安全性的隔膜的需求也越来越大。为提高锂离子电池的安全性和稳定性,开发新型隔膜材料和优化隔膜制备工艺尤为重要。主要介绍了芳纶涂布隔膜材料的稳定性、耐热性、耐腐蚀性试验,试验方法简单、易行、直观、能有效观察材料的变化。对于不同类别材料的直接比较,芳纶是一种高性能聚合物,具有良好的强度和刚度,更适合用于锂离子电池领域中。

气田地面集输工艺技术优化

气田地面集输工艺在油气资源开采中占据重要地位,其技术水平直接影响油气开采效率,我国当下对油气资源需求度逐渐增加,也对地面集输工艺技术提出了更高的要求,因此必须要重视气田地面技术工艺的研究,并针对其存在问题,进行合理讨论。通过对油气技术系统的工作内容进行分析,讨论了气田地面技术存在的诸多问题,提出了气田地面集输工艺的优化方案。