基于WT-CNN-LSTM混合神经网络的电力系统负荷预测模型

随着电力在我国能源占比中的持续提升,电力预测在现代能源管理中具有不可替代的作用。由于电力结构的多元化以及影响因素的复杂化,传统的预测模型在电力负荷预测中存在局限性。本文结合小波变换(WT)与神经网络CNN-LSTM,将WT-CNN-LSTM混合神经网络应用于电力系统的负荷预测,并与传统机器学习模型、时间序列预测模型进行对比,结果表明WT-CNN-LSTM神经网络在电力负荷预测上具有更高的准确性,能够为电力系统运行和规划提供参考依据。

我国数据要素市场的价值内涵与实现路径

数据要素已经成为土地、劳动力、资本、技术之后的新社会生产要素,是推动数字经济发展的重要力量。本文将深入分析我国数据要素市场的价值内涵、发展现状及实现路径,为数据要素市场建设相关政策制定和市场主体提供参考。