基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测

新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高。针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory,IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。首先利用DBO优化VMD,分解时间序列数据,并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类,增强了分解效果。通过对原始数据进行有效分解,降低了数据的波动性。然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA),并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BILSTM)神经网络,增加了模型预测的精确度。最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据,得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%,证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。

浅谈市政给排水工程的非开挖拉管施工技术

非开挖拉管施工技术是市政给排水工程中的常见施工技术,对市政给排水的改造具有重要的影响作用。我国城市为了提高人们生活的质量以及舒适度,开始大力对市政给排水工程管道进行改进,就我国目前采用的管道施工来说,主要采用的是不开挖技术,而非开挖拉管施工技术就是其中的一种。本文就市政给排水工程的非开挖拉管施工技术进行了简要的探究,仅供参考。

浅谈水稻插秧机的使用维护与维修

近年来，水稻插秧机等大型的农业机械在农业生产中起到了很大的作用，深受农民的青睐，但是通过观察了解发现不少机手只重视水稻插秧机具的机插季节使用，而忽视了插后的维护检查保养环节，使机具经常出现一些问题，影响正常作业，误时误工降低效益，这对推广机插造成不良的影响。如何使机具保持良好的技术状况，充分发挥机器的工作效率，是水稻机插技术推广发展成功与否的至关点。为此，本文总结了一些水稻插秧机的使用与维护方面的知识。

关于创新农机技术推广体系的探讨

针对目前我国农机化技术推广体系不能满足市场经济条件下农机化发展要求的情况，本文提出对农机化技术推广体系改革和创新。同时阐述了创新农机化技术推广体系的社会建制，对创新的农机技术推广体系模式进行了探讨，并提出了创新农机技术推广体系的保障条件。