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RSS订阅原创 【故障诊断】特征模态分解：旋转机械故障诊断的新分解理论研究 附matlab代码
一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的核心设备，广泛应用于能源、化工、航空航天等众多领域。从发电厂的汽轮机、发电机，到化工企业的泵、压缩机，再到航空发动机等，它们的正常运行直接关系到整个生产系统的稳定性和可靠性。然而，由于长期处于高速运转、复杂工况等环境下，旋转机械极易出现故障，如轴承磨损、齿轮断齿、转子不平衡等。一旦发生故障，不仅会导致设备停机、生产中断，造成巨大的经济损失，还可能引发安全事故，威胁人员生命安全。因此，及时、准确地对旋转机械进行故障诊断，成为保障工业生产安全、高效运行的关键环节。
2025-06-12 23:59:28
671
原创 【动态优化中有限元上的正交配点法】高效求解大规模复杂动态优化问题附Matlab代码
一、引言在现代工程技术、经济管理、能源系统等众多领域，动态优化问题日益复杂且规模不断扩大。例如，在航空航天领域，飞行器的轨迹规划与姿态控制需要考虑空气动力学、推进系统性能等众多因素；在化工生产过程中，反应过程的参数优化和设备调涉及多个反应步骤、大量物质浓度变化。传统的动态优化方法在处理这类大规模复杂问题时，常面临计算效率低、难以满足复杂约束条件、易陷入局部最优等困境。有限元方法以其强大的离散化处理能力，在工程分析中广泛应用；正交配点法凭借高精度的数值求解特性，在微分方程求解方面表现出色。
2025-06-12 23:58:39
865
原创 【信号处理】从测量的X射线光谱中提取XRF信号附Matlab代码
一、引言X 射线光谱分析技术在材料科学、地质勘探、环境监测、文物保护等众多领域有着广泛应用。当 X 射线与物质相互作用时，会产生包含多种信息的 X 射线光谱，其中 X 射线荧光（XRF）信号蕴含着物质元素组成及含量的关键信息。然而，实际测量得到的 X 射线光谱往往受到背景噪声、散射信号等干扰，使得 XRF 信号的提取面临诸多挑战。准确从测量的 X 射线光谱中提取 XRF 信号，是实现高精度元素分析、发挥 X 射线光谱分析技术优势的关键环节，对推动相关领域的研究与应用发展具有重要意义。
2025-06-12 23:55:19
539
原创 【信号分离】基于维纳-霍普夫方程的信号分离或去噪维纳滤波器估计附Matlab代码
一、引言在现代通信、雷达、语音处理、生物医学等众多领域，信号处理技术发挥着至关重要的作用。然而，在实际应用中，我们获取的信号往往会受到噪声的干扰，或者是多个信号相互混合的状态，这严重影响了信号的质量和后续处理的准确性。例如，在通信系统中，信道噪声会导致信号失真，降低传输速率和可靠性；在生物医学信号采集过程中，生理噪声会干扰有用的生理信号，影响疾病诊断的准确性。因此，信号分离和去噪成为信号处理领域的关键任务。
2025-06-12 23:38:16
453
原创 【纳什博弈、ADMM】基于纳什博弈和交替方向乘子法的多微网主体能源共享研究附Matlab代码
一、引言随着全球能源转型的加速推进，分布式能源快速发展，微电网作为分布式能源的重要载体，在能源系统中的地位愈发重要。微电网是一个相对独立的小型电力系统，能够整合分布式电源、储能装置、负荷等，实现能源的自给自足与灵活调度。然而，单个微电网受限于能源资源的分布和自身容量，在能源供应的稳定性和经济性方面存在一定不足。多个微电网之间开展能源共享，能够实现能源资源的优化配置，提高能源利用效率，降低运行成本，增强能源供应的可靠性。
2025-06-12 23:36:32
630
原创 【三相二极管整流器】电力系统谐波抑制的无源谐波滤波器附Simulink仿真
一、引言随着电力电子技术的飞速发展，三相二极管整流器因其结构简单、成本低廉、可靠性高，在工业、交通、通信等领域得到广泛应用。然而，三相二极管整流器属于非线性负载，在运行过程中会产生大量谐波电流，注入电力系统后，会引起电压畸变、设备发热、功率损耗增加、继电保护误动作等一系列问题，严重威胁电力系统的安全稳定运行和电能质量。据统计，因谐波问题导致的电力设备故障和经济损失逐年上升，谐波抑制已成为电力系统领域亟待解决的关键问题之一。
2025-06-12 23:33:57
619
原创 【火电机组、风能、储能】高比例风电电力系统储能运行及配置分析附Matlab代码
在全球积极应对气候变化、大力推动能源转型的背景下，以风电为代表的可再生能源在电力系统中的占比持续攀升。风电凭借其清洁、可再生等显著优势，成为实现能源绿色低碳转型的关键力量。截至 2024 年底，全国全口径发电装机容量 33.5 亿千瓦，同比增长 14.6%，其中以风电、光伏为代表的可再生能源（不含水电）发电装机达到 14.5 亿千瓦，首次超过火电装机规模。风电装机规模的迅速扩张，改变了传统电力系统的电源结构，但风电固有的间歇性、波动性和随机性，也给电力系统的安全稳定运行带来前所未有的挑战。
2025-06-12 23:31:43
388
原创 【工程优化问题】基于鲸鱼、萤火虫、灰狼优化算法的张力、压缩弹簧设计问题研究附Matlab代码
一、引言弹簧作为机械工程中不可或缺的基础零件，在汽车、航空航天、电子设备等众多领域广泛应用张力弹簧和压缩弹簧的性能直接影响设备的可靠性、稳定性和使用寿命。传统的弹簧设计方法往往依赖经验公式和反复试错，难以获得最优设计方案，可能导致材料浪费或性能不达标。
2025-06-12 23:28:15
846
原创 【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究附Matlab代码
一、引言在全球能源结构加速向清洁能源转型的背景下，光伏发电凭借清洁无污染、资源可再生等优势，成为能源领域的重要发展方向。然而，光伏功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度、风速风向等多变量因素综合影响，具有显著的间歇性和波动性。这种不确定性给电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易带来巨大挑战。传统的光伏功率预测方法，如时间序列分析、物理模型法等，在处理多变量输入和超前多步预测任务时，难以有效捕捉数据间复杂的非线性关系和时间序列的长期依赖特征。
2025-06-12 23:23:36
653
原创 【多变量输入超前多步预测】基于Transformer的光伏功率预测研究附Matlab代码
一、引言在全球能源结构深度调整，大力发展清洁能源的趋势下，光伏发电规模持续扩大。然而，光伏功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度、风速风向等多变量因素综合影响，呈现出强烈的间歇性与波动性。这种不确定性对电力系统的稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易都带来巨大挑战。实现高精度的光伏功率超前多步预测，有助于电力系统优化资源配置、降低调峰成本、提升新能源消纳能力。
2025-06-12 23:21:26
674
原创 【多变量输入超前多步预测】基于TCN-BiGRU-Attention的光伏功率预测研究附Matlab代码
一、引言在全球能源结构加速向清洁能源转型的大背景下，光伏发电凭借清洁、可再生等优势，成为能源领域的重要发展方向。然而，光伏功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度、风速风向等多变量因素影响，具有显著的间歇性和波动性。这种不确定性给电力系统的稳定运行、调度计划制定和电力市场交易带来巨大挑战。准确的光伏功率超前多步预测，能够帮助电网优化资源配置、降低调峰成本、提高新能源消纳能力。传统预测方法在处理多变量耦合关系和长序列时间依赖时存在局限性，难以满足高精度预测需求。
2025-06-12 23:17:42
711
原创 【多变量输入超前多步预测】基于CNN-LSTM的光伏功率预测研究附Matlab代码
一、引言随着全球对清洁能源需求的不断增长，光伏发电作为一种重要的可再生能源利用方式，在能源结构中的占比日益增加。然而，受光照强度、环境温度、大气湿度、风速等多种因素影响，光伏功率输出具有显著的间歇性和波动性。这种不确定性给电力系统的稳定运行、调度和规划带来了巨大挑战。准确的光伏功率预测能够有效提高电力系统对光伏发电的消纳能力，降低运行成本，保障电力供应的可靠性。传统预测方法在处理多变量输入和超前多步预测问题时存在局限性，难以充分挖掘数据特征和时间序列的复杂关系。
2025-06-12 23:16:03
771
原创 【多变量输入超前多步预测】基于CNN的光伏功率预测研究附Matlab代码
一、引言在全球能源结构加速向清洁能源转型的大背景下，光伏发电凭借其清洁无污染、资源可再生的特性，成为能源领域的重要发展方向。然而，光伏发电的功率输出受光照强度、环境温度、大气湿度等多种因素干扰，具有显著的间歇性与波动性，这对电力系统的稳定运行和高效调度构成严峻挑战。准确的光伏功率预测能够有效提升电力系统对光伏发电的消纳能力，降低调峰压力，保障电力供需平衡。传统预测方法在处理多变量输入和超前多步预测问题时，难以精准捕捉数据特征与内在规律。
2025-06-12 23:14:27
583
原创 【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究附Matlab代码
一、引言随着全球对清洁能源需求的持续增长，光伏发电凭借其绿色环保、可再生等优势，在能源结构中所占比重不断攀升。然而，受光照强度、环境温度、天气状况等多种因素影响，光伏功率输出具有显著的间歇性和波动性，这给电力系统的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的光伏功率预测能够有效提升电力系统对光伏发电的消纳能力，优化调度决策，降低运行成本。传统的预测方法在处理多变量输入和超前多步预测任务时，往往难以充分挖掘数据特征和时间序列的长期依赖关系。
2025-06-12 23:12:35
577
原创 【风电场区间预测】QRBiGRU、QRBiTCN、QRCNNBiGRU、QRCNNBIGRUATTENTION、QRCNNLSTM、QRGRU、QRLSTM、QRTCN分位数回归区间预测研究附Matl
随着全球对清洁能源需求的激增，风力发电凭借其可再生、无污染等优势，在能源领域的占比持续攀升。风电场的高效稳定运行对电力系统的可靠供电至关重要，而精准的风电功率预测则是实现这一目标的核心环节。由于风能具有显著的随机性、间歇性与波动性，传统的点预测方法难以全面刻画风电功率的不确定性，无法为电力系统调度与运行提供足够信息。区间预测能够给出风电功率在一定置信水平下的波动范围，为电力系统规划、调度和风险管理提供更具参考价值的信息，从而有效提升系统应对风电不确定性的能力。
2025-06-12 23:09:03
761
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁化、低碳化转型的大趋势下，风力发电凭借其可再生、无污染的特性，装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素综合影响，呈现出显著的随机性和波动性，这给电力系统的稳定运行、调度规划以及电力供需平衡带来了巨大挑战。精准的风电功率预测是保障电力可靠供应、优化能源配置的关键，时序卷积网络（TCN）在时序数据处理方面具有独特优势，本文构建基于 TCN 的风电功率预测模型，利用多变量输入进行单步预测，旨在提高风电功率预测的准确性与可靠性。关键词风电功率预测；多变量输入；
2025-06-11 23:55:52
506
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于BiTCN-SVM的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构向清洁化转型的浪潮中，风力发电凭借可再生、无污染等优势，装机规模不断攀升。但风电功率受风速、风向、气温等多因素干扰，呈现出显著的随机性与波动性，严重影响电力系统稳定运行与调度规划。精确的风电功率预测是保障电力可靠供应、优化能源配置的关键。双向时序卷积网络（BiTCN）在时序特征提取上独具优势，支持向量机（SVM）在回归任务中表现出色。本文构建基于 BiTCN - SVM 的风电功率预测模型，利用多变量输入进行单步预测，致力于提升风电功率预测的准确性与可靠性。关键词风电功率预测；多变量输入。
2025-06-11 23:54:06
825
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁化、低碳化转型的进程中，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其装机规模持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素综合影响，呈现出显著的随机性与波动性，这给电力系统的稳定运行、调度规划以及电力供需平衡带来了巨大挑战。精确的风电功率预测是实现电力系统优化调度、保障电力可靠供应的关键环节。
2025-06-11 23:52:04
861
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向绿色低碳转型的趋势下，风力发电作为可再生能源的关键力量，装机规模持续攀升。但风电功率受风速、风向、气温等多因素综合影响，呈现出强烈的随机性与波动性，给电力系统的稳定运行、调度规划带来巨大挑战。精确的风电功率预测是保障电力可靠供应、优化能源配置的关键。时序卷积网络（TCN）在时序特征提取上表现优异，门控循环单元（GRU）擅长处理序列数据，注意力机制（Attention）能聚焦关键信息。
2025-06-11 23:48:38
677
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-GRU的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球积极推动能源结构转型的背景下，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其装机规模不断扩大。但风电功率受风速、风向、气温等多因素影响，呈现出显著的随机性与波动性，给电力系统稳定运行和调度带来巨大挑战。卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现出色，门控循环单元（GRU）擅长处理时序数据，本文构建基于 CNN - GRU 的风电功率预测模型，利用多变量输入进行单步预测，旨在提升风电功率预测的准确性，为电力系统优化调度提供支持。关键词风电功率预测；多变量输入；单步预测；CNN；GRU一、引言。
2025-06-11 23:46:14
503
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于RVM-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁化转型的大背景下，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素的综合影响，呈现出显著的随机性和波动性，这给电力系统的稳定运行、调度规划以及电力供需平衡带来了巨大挑战。准确的风电功率预测是实现电力系统优化调度、保障电力可靠供应的关键环节。相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）作为一种基于贝叶斯框架的稀疏概率模型，在回归任务中表现出色；Adaboost 算法通过迭代训练多个弱学习器来提升整体性能。
2025-06-11 23:42:52
210
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-SVM的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球积极推动能源结构向清洁化转型的进程中，风力发电作为可再生能源的重要支柱，其装机规模持续扩大。但风电功率受风速、风向、气温等多因素干扰，呈现出显著的随机性与波动性，严重影响电力系统的稳定运行与调度规划。准确的风电功率预测对电网优化资源配置、保障电力稳定供应意义重大。卷积神经网络（CNN）在特征提取方面表现卓越，支持向量机（SVM）在分类和回归任务中优势明显。本文提出基于 CNN - SVM 的风电功率预测模型，采用多变量输入进行单步预测，旨在提升风电功率预测的准确性与可靠性。关键词风电功率预测；
2025-06-11 23:40:27
564
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于RF-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁能源转型的背景下，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，装机容量持续增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多因素影响，具有显著的随机性和波动性，给电力系统的稳定运行与调度带来挑战。准确的风电功率预测对电网优化调度、保障电力供应至关重要。随机森林（Random Forest，RF）作为一种集成学习算法，在处理非线性数据方面表现出色；Adaboost 算法通过迭代训练提升模型性能。
2025-06-11 23:38:27
937
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球积极推进能源结构清洁化转型的大背景下，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其装机规模持续快速扩张。然而，风电功率受风速、风向、气温、气压、湿度等众多因素的综合影响，呈现出显著的随机性与波动性特征。这种不稳定特性给电力系统的稳定运行、调度规划以及电力供需平衡带来了巨大挑战。实现高精度的风电功率预测，成为保障电力资源合理配置、提升电力系统运行效率与可靠性的关键所在。
2025-06-11 23:34:58
754
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁化转型的当下，风电作为重要的可再生能源，其装机容量不断攀升。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素干扰，呈现出强烈的随机性与波动性，给电力系统稳定运行和调度带来巨大挑战。精确的风电功率预测是实现电力资源优化配置的关键。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）相结合的 CNN - BiGRU 模型，用于风电功率的多变量输入单步预测。该模型利用 CNN 自动提取多变量数据的局部特征，BiGRU 挖掘数据的双向时序依赖关系，从而实现高精度的风电功率预测。
2025-06-11 23:30:54
635
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源转型加速推进的背景下，风电作为可再生能源的重要组成部分，其装机容量持续攀升。但风电功率受风速、风向、气温等多因素影响，呈现出强烈的随机性与波动性，给电力系统的稳定运行和调度带来严峻挑战。准确的风电功率预测是实现电力资源优化配置的关键。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）相结合的 CNN - BiLSTM - Attention 模型，用于风电功率的多变量输入单步预测。
2025-06-11 23:16:18
894
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-RVM的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁化转型的趋势下，风电作为重要的可再生能源，其装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素影响，呈现出显著的随机性和波动性，给电力系统的稳定运行和调度带来巨大挑战。准确的风电功率预测是实现电力系统可靠运行与高效调度的关键。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）与相关向量机（RVM）相结合的 CNN - RVM 模型，用于风电功率的多变量输入单步预测。该模型利用 CNN 自动提取多变量数据的深层次特征，结合 RVM 强大的回归能力，实现对风电功率的精准预测。
2025-06-11 22:58:07
960
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN的风电功率预测研究附Matlab代码
在能源结构加速转型的当下，风电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量不断攀升。然而，风电功率受风速、风向、气温等多因素影响，呈现出显著的随机性与波动性，这给电网稳定运行和调度带来巨大挑战。卷积神经网络（CNN）凭借强大的特征提取能力，在处理复杂数据时表现出色。本文构建基于 CNN 的风电功率预测模型，以多变量作为输入进行单步预测，旨在通过挖掘数据特征，提高风电功率预测的准确性，为电网调度提供可靠依据。关键词风电功率预测；多变量输入；单步预测；卷积神经网络一、引言。
2025-06-11 22:52:20
374
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构加速向清洁化转型的背景下，风电作为重要的可再生能源，其装机容量持续快速增长。然而，风电功率受风速、风向、气温等多种因素影响，呈现出较强的随机性和波动性，给电网的稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测是解决这一问题的关键。本文提出一种基于时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）和双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）的混合深度学习模型，用于风电功率的多变量输入单步预测。
2025-06-11 22:50:02
775
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于SVM-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构向清洁风电作为重要的可再生能源，其功率预测对电网稳定运行和能源调度至关重要。由于风电功率受风速、风向、气温、气压等多种因素影响，具有较强的随机性和波动性，采用多变量输入的单步预测方法是提高预测精度的关键。本文提出基于支持向量机（SVM）与 Adaboost 相结合的 SVM - Adaboost 模型用于风电功率预测，通过引入多变量作为输入，利用 SVM 的非线性拟合能力和 Adaboost 的集成学习优势，实现风电功率的精准预测。
2025-06-11 22:47:11
694
原创 【负荷预测】基于BiLSTM-KAN的负荷预测研究附Python代码
在智能电网数字化转型的关键阶段，精准的电力负荷预测是实现电力资源优化配置、保障电网稳定运行的核心技术。电力负荷数据受气象条件、社会经济活动、用户用电习惯等多种因素交互影响，呈现出高度复杂的非线性与动态变化特征。传统预测模型难以充分挖掘负荷数据背后的复杂关联，为此，本文创新性地提出基于 BiLSTM-KAN 的负荷预测模型，通过融合双向长短期记忆网络（BiLSTM）与知识图谱注意力网络（KAN），为负荷预测提供全新的技术路径。一、BiLSTM-KAN 模型原理1.1 BiLSTM：时序特征深度挖掘。
2025-06-10 12:45:48
602
原创 【负荷预测】基于CNN-GRU-Attention的负荷预测研究附Python代码
智能电网建设与电力市场化改革不断推进的背景下，精准的电力负荷预测是保障电网稳定运行、优化资源调度、降低运营成本的关键环节。电力负荷数据受气象条件、用户行为、经济活动等多因素影响，呈现出非线性、时变性和复杂性等特点，传统预测方法难以满足高精度预测需求。为此，本文提出基于 CNN-GRU-Attention 的负荷预测模型，通过融合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），为负荷预测提供新的技术路径。一、CNN-GRU-Attention 模型原理。
2025-06-10 12:42:59
520
原创 【负荷预测】基于BiTCN-BiGRU的负荷预测研究附Python代码
在智能电网快速发展的背景下，电力负荷预测作为保障电网稳定运行、优化资源配置的关键环节，面临着诸多挑战。电力负荷数据具有非线性、时变性以及多源性等复杂特征，传统预测方法难以精准捕捉其变化规律。为此，本文提出基于 BiTCN-BiGRU 的负荷预测模型，通过融合双向时间卷积网络（BiTCN）与双向门控循环单元（BiGRU），为负荷预测提供新的有效途径。一、BiTCN-BiGRU 模型原理1.1 BiTCN：时间特征提取利器。
2025-06-10 12:41:19
681
原创 【负荷预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究附Python代码
在智能电网迈向数字化、智能化的进程中，精准的电力负荷预测成为平衡电力供需、保障电网稳定运行的核心技术。电力负荷数据因受气象条件、用户行为、经济活动等多因素影响，呈现出高度非线性与复杂动态变化特征，传统预测方法难以满足日益增长的预测精度需求。为此，本文提出基于 CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型，通过深度融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络与注意力机制，探索负荷预测的新突破。一、CNN-BiLSTM-Attention 模型原理1.1 CNN：空间特征挖掘引擎。
2025-06-10 12:39:58
721
原创 【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-LSTM的负荷预测研究附Python代码
在智能电网建设加速推进的背景下，电力负荷预测作为保障电网稳定运行、实现资源优化配置的核心技术，面临着更高要求。电力负荷数据具有非线性、时变性和多源性等复杂特征，传统预测方法难以精准捕捉其内在规律。为此，本文提出基于 CEEMDAN-CNN-LSTM 的负荷预测模型，通过融合先进的数据分解技术、特征提取算法和时序分析模型，为负荷预测提供更高效、精准的解决方案。一、CEEMDAN-CNN-LSTM 模型原理1.1 CEEMDAN 数据分解技术。
2025-06-10 12:38:50
522
原创 【负荷预测】基于CNN-LSTM的负荷预测研究附Python代码
在智能电网蓬勃发展的当下，精准的电力负荷预测成为保障电网稳定运行、实现电力资源合理配置的关键。电力负荷数据具有高度的非线性、时变性与复杂性，传统预测方法在应对这些特性时往往存在局限性。为此，本文提出基于 CNN-LSTM 的负荷预测模型，通过将卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合，为负荷预测提供新的高效解决方案。一、CNN-LSTM 模型原理1.1 CNN：数据特征提取先锋卷积神经网络（CNN）以局部感知和权值共享两大特性，在数据特征提取领域表现卓越。
2025-06-10 12:36:53
581
原创 【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-BiGRU的负荷预测研究附Python代码
在电力系统智能化转型的背景下，准确的电力负荷预测是实现电网稳定运行、优化资源调度的核心环节。电力负荷数据具有显著的非线性、时变性和复杂性，传统预测方法难以精准捕捉其变化规律。为此，本文提出基于 CEEMDAN-CNN-BiGRU 的负荷预测模型，通过融合先进的数据分解技术、特征提取算法和时序分析模型，为负荷预测提供更高效、精准的解决方案。一、CEEMDAN-CNN-BiGRU 模型原理1.1 CEEMDAN 数据分解技术。
2025-06-10 12:35:26
927
原创 【负荷预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究附Python代码
在智能电网建设持续推进的当下，精准的电力负荷预测是保障电网稳定运行、优化资源调度的关键。电力负荷数据具有高度的非线性与复杂性，传统预测方法难以有效捕捉其内在规律。为此，本文提出基于 CNN-BiLSTM-Attention 的负荷预测模型，通过融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络与注意力机制，为负荷预测提供新的技术路径。一、CNN-BiLSTM-Attention 模型原理1.1 CNN：空间特征提取核心卷积神经网络（CNN）凭借局部感知与权值共享的特性，在数据特征提取方面表现卓越。
2025-06-10 12:27:14
640
原创 【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM的负荷预测研究附Python代码
在电力系统智能化与高效化发展进程中，负荷预测是实现电力资源合理分配、保障电网稳定运行的关键环节。电力负荷数据具有非线性、时变性和复杂性等特点，传统预测方法难以精准捕捉其变化规律。为此，本文提出基于 CEEMDAN-CNN-BiLSTM 的负荷预测模型，通过多算法融合，为负荷预测提供更优解决方案。一、CEEMDAN-CNN-BiLSTM 模型原理1.1 CEEMDAN 数据分解技术CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）是一种先进的信号分解方法。
2025-06-10 12:25:51
629
原创 【负荷预测】基于CEEMDAN-LSTM的负荷预测研究附Python代码
在电力系统智能化转型的浪潮下，电力负荷预测作为保障电网稳定运行、实现供需平衡的核心技术，其重要性愈发凸显。电力负荷数据具有显著的非线性、时变性和复杂性，传统预测方法在应对这些特性时往往力不从心。为此，本文提出基于 CEEMDAN-LSTM 的负荷预测模型，通过将先进的数据分解技术与强大的深度学习模型相结合，为负荷预测提供更精准、有效的解决方案。一、CEEMDAN-LSTM 模型原理1.1 CEEMDAN 数据分解技术。
2025-06-10 12:23:34
682
【医美行业运营】基于360平台的医美数据与投放优化方案：流量趋势及广告策略分析
2025-04-17
### 美妆行业基于小红书平台的中国美妆行业白皮书解析：国货美妆崛起与发展趋势分析
2025-04-17
【中医药领域】基于五指山蜘蛛资源的蛛王品牌健康养护产品开发与应用：传统中医与现代生物科技结合介绍了蛛王品牌
2025-04-17
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空空如也
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