一种基于大数据技术的城市信息孤岛消除策略

为构建智慧城市综合能源信息服务平台,该文分析了大数据在智慧城市建设与新能源建设中的作用,分析了建立智慧城市综合能源数据平台的关键技术,并给出各关键技术的结构框图;给出智慧城市综合能源信息服务平台的典型场景图,并分析各场景图的功能。该文的研究弥补了传统智慧城市综合能源信息服务中的不足,为消除智慧城市和新能源发展过程中的"信息孤岛"现象提供理论基础。

综合能源系统综合效益分析

近年来,可再生能源替代传统能源的浪潮正在全世界范围内兴起,构建覆盖全社会范围的综合能源系统成为了经济社会发展的需要。在国内,构建综合能源系统的步伐正在稳步向前,不断促进传统的不可再生能源和可再生的新能源之间的协同互补发展。综合能源系统在环境、社会、经济等多方面具有的良好效益,使得综合能源系统的相关研究越来越受到重视。基于以上分析,本文对综合能源系统的环境效益、社会效益、经济效益等方面效益进行说明。

低碳住宅建筑日用电负荷多指标自适应预测

考虑负荷数据具有差异性、周期性、波动性、多变性,极易受到周期性负荷、节假日效应与气象因素3个指标对负荷的影响,设计低碳住宅建筑日用电负荷多指标自适应预测模型。利用模糊C-均值聚类算法,聚类处理周期性负荷、节假日效应、气象因素3个指标的历史数据;通过结合长短期记忆与门控循环单元,组建多层双向递归神经网络模型;利用灰狼算法优化网络模型参数,建立成熟的日用电负荷多指标自适应预测模型;在成熟的模型内输入3个指标的特征数据,输出日用电负荷预测结果。实验证明:该模型可有效聚类历史数据,获取多指标特征数据;该模型可精准自适应预测低碳住宅建筑日用电负荷;应用该模型后,可提升负荷率与碳减排效益。