基于Bi-SRNN的联邦学习区域电力短期负荷预测模型

随着配电网终端需求多样化和清洁能源的大规模接入,对区域电力负荷的准确预测变得至关重要。在电力市场化改革背景下,客户端倾向于用电信息保存在本地以确保隐私安全。利用天气数据和历史负荷数据,提出面向区域客户端隐私保护的联邦学习双向叠加循环神经网络负荷预测框架。根据短期电力负荷长序列数据之间的强关联性建立基于双向叠加循环神经网络的负荷预测模型。利用联邦平均算法构建基于联邦学习的区域负荷预测框架,将多个利用不同区域客户端负荷数据训练得到的双向叠加循环神经网络的模型进行融合,反复迭代获得全局模型。采用某市96组实时区域电力负荷公开的数据集,对该模型在区域客户端不共享负荷数据条件下的训练效果进行测试,结果表明,所构建模型具有较低的训练耗时和较高的预测精度。

谈大窑湾港区电缆敷设方式

港口电力供应的可靠性,很大程度上取决于电缆的安全运行,而电缆的敷设方式对电缆安全运行产生重大影响,因此,在对大连港老港区的电缆敷设方式进行调研基础上,确定了大窑湾一期工程采用电缆排管敷设方式为主的方案,管材用PVC硬塑阻燃管,用户反映良好。