XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnmae
基于神经网络的逆模型
图5。（a）在训练数据下推断a。该模型在图。1a和训练有素的NNFM对线路左侧的数据的预测如下所示。nmae = 0.162。（b）推断上述训练数据。nmae = 0.112。（c）在训练数据下方外推s。nmae = 0.057。（d）在训练数据上方推断s。nmae = 0.027。在每个图中，从图中所示的参数范围的每个边缘删除了10％的数据1a，被排除在培训集外。NNFM经过剩余90％数据的训练。每个点的颜色表示SDD，如图3
电力电网和天然气网络操作和协调
List of Acronyms BAU Business as Usual CBI Cross-border import CGS City gate stations DA Day-ahead DC Direct current DOE Department of Energy Dth Dekatherm (equal to 1 mmBtu) EC Economic dispatch EIA Energy Information Administration FERC Federal Energy Regulatory Commission GCV Gross calorific value GFPP Natural gas-fired power plants GNS Gas not supplied ID Intra-day IEEE Institute of Electrical and Electronics工程师IID协调ISO独立系统运营商JISEA战略能源分析的总数电力流RT实时RTO区域传输组织SDGE圣地亚哥天然气和电动TSO传输系统运营商UC单元承诺UC单位承诺和经济调度UGS UGS地下气体存储VO＆M可变操作和维护
使用人工智能预测可再生能源产量......
5 Suman Ramesh Tulsiani 技术园区-工程学院 摘要：本研究论文重点关注预测可再生能源生产，特别是太阳能和风能，在向可持续能源过渡中发挥着至关重要的作用。准确预测可再生能源产量对于有效融入电网至关重要。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法，利用天气预报模型来预测可再生能源产量。具体来说，我们采用深度学习技术，包括长短期记忆 (LSTM) 网络，来预测太阳辐照度和风速，这是影响可再生能源发电的关键因素。我们使用各种质量指标来评估我们提出的框架的性能，包括平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE)、归一化指标 (nMAE、nRMSE) 和判定系数 (R2)。 关键词：可再生能源预测、人工智能、天气预测模型、可持续性。 1. 引言 近年来，由于人们对气候变化的担忧以及减少对有限化石燃料的依赖的需要，全球向可持续能源转型的势头愈演愈烈。在可再生能源选择中，太阳能光伏 (PV) 能源因其丰富的可用性和相对较低的环境影响而成为一种有前途的解决方案。然而，太阳能生产固有的多变性和间歇性对电网稳定性和能源管理构成了重大挑战。因此，准确预测可再生能源生产对于优化其与现有能源系统的整合以及确保可靠高效运行至关重要。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的最新进展为提高天气预报模型的准确性提供了有希望的途径，从而提高了可再生能源预测的可靠性 [1]。研究人员已经展示了基于 AI 的方法在包括太阳能预测在内的各个领域的潜力。例如，Adeh 等人的研究。 [1] 和 Chandola 等人的研究。 [6] 强调了基于人工智能的模型在预测太阳辐射和能源生产方面的有效性，特别是在多样化的气候条件下。此外，Roy 和 Mitra [2] 强调了优化控制系统以有效整合可再生能源的重要性，进一步强调了对稳健预测方法的需求。本文旨在利用现有研究的见解来开发一种基于人工智能的天气预报模型，该模型专门用于预测可再生能源生产，主要关注太阳能光伏能源。