基于GRU神经网络的WGAN短期负荷预测模型

为了提高短期负荷预测模型的精度,提出了一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)短期负荷预测模型。将Wasserstein距离作为生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)的损失函数,与传统GAN相比,可以解决其训练过程中存在的梯度消失、模式崩溃等问题。同时,其生成器和判别器模型采用GRU神经网络,用以解决循环神经网络中存在的梯度问题。通过与GRU神经网络模型、传统GAN模型、采用KL散度作为损失函数且生成器和判别器采用GRU的GAN模型进行对比试验,证明了所提出的新模型具有更好的预测精度和稳定性。

考虑风电消纳的冷热电联供型综合能源系统多目标日前优化调度

冷热电联供系统因其能源利用率高等特点在综合能源系统中得到广泛应用,但是由于其“以热定电”模式的约束,供热和供电不能解耦,使得大量风电难以消纳。针对我国冬季夜间大量风电未被使用的问题,将热泵及电转气装置纳入综合能源系统,研究二者对于消纳风电的作用。以综合能源系统总经济成本、温室气体排放量及净负荷波动最小为目标函数,计及联络线、储能上下限及功率平衡约束条件,采用帕累托多目标粒子群算法对模型进行求解,并设置四种场景,探究不同场景下热泵及电转气对于系统各个方面的影响。仿真分析了加入热泵及电转气装置前后系统的风电消纳及负荷波动情况,验证了所提方法的有效性。

城市地下网络有害气体远程监测预警系统研究

为提高国内市政地下网络系统的自动化水平,基于MSP430F149单片机开发了城市地下网络有害气体远程监测预警系统。系统由上位机和下位机构成。上位机监控软件采用Visual Basic开发,通过建立气体浓度数据库实现对被监测区域有害气体浓度的实时显示和险情预警;下位机为单片机,用于实时采集气体传感器中的数据,上传至上位机,并通过控制蜂鸣器、排气扇进行现场报警和应急处理。上位机与下位机之间采用GPRS通信模块实时交互。