基于深度学习的新能源电站出力预测模型研究

随着信息技术的飞速发展,深度学习算法在求解预测类问题时表现出了极高的准确率,尤其是在 LSTM 环路神经网络中,增加了对时间序列的依赖性,使得其在求解时间序列问题时表现得尤为突出。本文提出一种基于 LSTM 周期神经网络的新能源发力预测方法,可用于指导新能源电站出力系统中各类电源的优化调度,对保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。

探究电动汽车充电桩现场检测的方法

随着新能源的推广和应用,促使大量的新能源电动汽车开始出现,电动汽车供能设备主要是充电桩,在此趋势下,电动汽车充电桩数量也逐渐增多。传统的汽车采用燃油作为动力,因为燃油燃烧会污染环境、消耗化石燃料,也对充电桩安全、稳定运行带来了较大的影响。对此需要汽车产业加快产业转型,研究出新型节能电动汽车,以此推动汽车产业健康发展。

色谱在线分析的利与弊

本文从色谱在线分析系统的工作流程、特点和不完善之处详细讲解了色谱在线分析的利与弊。