2401_87848469的博客

内容概要：本文介绍了考虑Copula相关性和热泵灵活性的风电光伏出力波动平抑优化策略。针对我国农村地区风能和太阳能资源丰富但用电负荷低的问题，提出了利用蓄热式电采暖消纳富余风光的方法。文中详细描述了基于Copula函数的场景生成方法，用于合理刻画多风电场出力的随机变化规律，通过聚类算法生成风电场出力场景。此外，文章还采用了第一阶等效热参数模型来模拟房屋的热量传递过程，并建立了集群蓄热式电采暖模型和电采暖平抑风电光伏出力波动的优化模型。这些措施有助于减少风电光伏并网时给电力系统带来的扰动，提高系统的稳定性和经济效益。 适合人群：从事电力系统优化与预测的研究人员、高校师生以及对新能源技术感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①研究风电光伏出力的随机变化规律及其对电力系统的影响；②探索蓄热式电采暖在乡村地区的应用及其对风光出力波动的平抑效果；③为相关领域的科研工作者提供理论依据和技术支持。 其他说明：本文提供了matlab和yalmip-cplex/gurobi平台下的实现代码，适合有一定编程基础的用户进行深入研究和实践。代码获取方式见文末链接，仅供个人学习或学术研究使用，不得用于商业目的。

内容概要：本文探讨了通过“不改代码+替换场景”的方式在不同领域应用成熟的时间序列预测方法，以实现科研成果发表在核心期刊或SCI期刊的可能性。文章指出，许多时间序列预测方法虽已成熟，但在能源、农业、医疗等领域的应用尚处于探索阶段。将这些方法应用于新领域并证明其有效性即是一种创新。进一步结合特征工程，可以在中下核心或SCI二区、三区期刊发表；若再增加丰富的算例，可在中上核心或SCI一区、二区期刊发表；而借助优质项目基金或大牛导师的支持，更有机会冲击顶级核心或SCI一区期刊。文中还提供了大量原创的时间序列预测Python和MATLAB代码，涵盖多种预测模型，如XGBoost、k-NN、GBR等，适用于风光负荷、气象、水流量等预测场景。 适合人群：从事时间序列预测研究的科研人员，尤其是希望将现有模型应用于新领域的研究人员。 使用场景及目标：①通过将成熟的时间序列预测方法应用于新的领域（如能源、农业、医疗等），填补学术空白；②结合特征工程，提高模型预测精度；③通过丰富的算例验证模型的鲁棒性和优越性；④借助优质项目基金或大牛导师的支持，提升研究成果的学术影响力。 其他说明：本文强调了在不同层次的期刊发表论文的关键在于研究的应用价值、方法的合理性和实验的充分性，而非完全原创的算法或理论突破。同时，文中提供的代码资源和创新点思路有助于快速开展研究工作。

内容概要：本文介绍了考虑电动汽车聚合可调节能力的含波动性电源电氢耦合系统多目标优化运行的原创代码。该模型通过虚拟储能外特性模型描述集群电动汽车的充放电灵活性，建立含电解槽、氢燃料电池的电氢耦合能源系统，以增加区域电网的灵活性。为了应对波动性电源出力的随机性，提出了基于线性权重法的多目标优化调度模型，旨在实现系统经济运行最优和联络线功率波动最小化。模型通过为每个目标函数分配权重，将多目标问题转化为单目标问题进行优化，最终求得最优解。代码实现平台为Matlab+Yalmip+Cplex/gurobi，具有较高的创新性和实用性。; 适合人群：从事电力系统优化与预测研究的科研人员及研究生，尤其是对电氢耦合系统和电动汽车聚合调控感兴趣的学者。; 使用场景及目标：①研究电氢耦合系统中电动汽车的聚合调控能力；②优化含波动性电源的电力系统运行，减少功率波动；③学习基于线性权重法的多目标优化调度模型构建与实现。; 其他说明：该资源提供了详细的代码实现和理论背景，适合有一定编程基础的研究人员使用。代码可在Matlab平台上运行，需要Yalmip和Cplex/gurobi工具箱支持。建议使用者参考提供的参考文献，以深入理解模型背后的理论依据。此外，资源仅限于个人学习或学术研究，不得用于商业用途。

内容概要：本文介绍了基于CNN（卷积神经网络）、BiLSTM（双向长短期记忆网络）和Attention（注意力机制）的时间序列预测模型的构建与应用。该模型利用CNN的局部特征提取能力、BiLSTM的双向信息捕捉能力和Attention机制的动态权重分配，有效提升了时间序列预测的准确性和可解释性。文中详细对比了LSTM、BiLSTM、CNN-BiLSTM和CNN-BiLSTM-Attention四种模型的预测效果，并展示了模型在风光负荷、天气、交通等领域的时间序列预测中的应用。代码实现基于Python的Jupyter Notebook环境，使用Skorch框架进行PyTorch模型的训练和评估。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、工程师以及有一定编程基础的数据科学家。 使用场景及目标：① 提供一种高效的时间序列预测方法，适用于电力系统、气象预报、交通流量等多种领域；② 通过模型改进和创新点解读，帮助研究者深入理解CNN-BiLSTM-Attention模型的工作原理及其优势；③ 为科研人员提供代码实现和实验结果，便于复现和进一步研究。 其他说明：本文提供的代码和模型不仅限于特定应用场景，可根据具体需求进行调整和扩展。此外，文中还包含了多个相关领域的参考文献，有助于读者深入了解CNN-BiLSTM-Attention模型在不同领域的应用实例。

内容概要：本文介绍了一种基于多尺度卷积神经网络（CNN）和扩张卷积的长短期记忆网络（LSTM）的多变量时间序列预测模型。该模型通过使用不同大小的卷积核来捕捉时间序列中的短期、中期和长期特征，并通过引入扩张卷积（dilation=2）扩大感受野，以捕捉更长范围的依赖关系。模型的多尺度卷积输出经过拼接并通过全连接层统一特征维度，随后输入到LSTM中进行时间序列建模。模型采用Skorch框架训练，提供了类似scikit-learn的接口，使训练和评估更为简便。实验结果表明，相较于传统的LSTM模型，该模型在预测精度上有显著提升，特别是在处理具有长程依赖关系的时间序列数据时表现优异。; 适合人群：具有一定机器学习和深度学习基础的研究人员、研究生以及从事时间序列预测相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①适用于气象、交通、能源等领域的时间序列预测任务；②帮助研究人员理解和改进时间序列预测模型，特别是涉及多变量和长程依赖关系的场景；③为学术研究提供创新性的代码和思路，助力发表高质量论文。; 其他说明：本文提供的代码基于Python和Jupyter Notebook平台，代码开源并附带详细的注释和实验结果展示。用户可以通过阅读原文或扫描二维码获取完整代码。此外，文章强调了资源仅限于个人学习和学术研究，不得用于商业用途。

内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM-Attention模型的时间序列预测方法，并提出了四个创新点以提升模型性能。首先，在多尺度特征提取方面，使用不同大小的卷积核和扩张卷积来捕捉时间序列中的短期波动、中期趋势和长期季节性特征。其次，通过引入多头注意力机制、位置编码和自适应注意力机制增强了注意力机制的效果，从而更好地捕捉时间序列中的关键信息。第三，采用残差连接与跳跃连接的方法，缓解深层网络中的梯度消失问题，提高模型训练的稳定性。最后，利用特征门控机制和稀疏性约束进行动态特征选择，使模型能够自动筛选出重要特征并减少噪声干扰。; 适合人群：对深度学习和时间序列预测感兴趣的科研人员、研究生以及有一定编程基础的研究者。; 使用场景及目标：①适用于电力系统预测和优化等领域；②帮助研究人员理解并实现高创新性的CNN-BiLSTM-Attention模型；③提供实用的Python代码全家桶，支持新手撰写小论文。; 其他说明：文中还提到公众号分享新型电力系统预测和优化领域的理论研究成果，包括优秀论文、工程应用、仿真代码等，并强调资源仅限于个人学习或学术研究，请勿用于商业用途。同时提醒读者将公众号设为星标以便接收最新推送。