电力行业出台了一系列国家政策-外行看热闹,内行看门道

截至2023年,中国电力行业出台了一系列国家政策,涵盖了能源转型、电力市场化改革、可再生能源发展、电网建设、碳达峰碳中和目标等多个方面。以下是电力行业最新国家政策的主要内容和方向:


1. 能源转型与碳达峰碳中和

  • 政策文件
    • 《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》(2021年)
    • 《2030年前碳达峰行动方案》(2021年)
  • 主要内容
    • 到2030年,非化石能源消费比重达到25%左右,风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上。
    • 推动煤电清洁高效利用,逐步减少煤炭消费。
    • 加快构建以新能源为主体的新型电力系统。
    • 支持碳捕集、利用与封存(CCUS)技术的研发和应用。

2. 电力市场化改革

  • 政策文件
    • 《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(2021年)
    • 《电力现货市场基本规则(试行)》(2023年)
  • 主要内容
    • 推进电力现货市场建设,完善中长期交易机制。
    • 推动分布式发电市场化交易,支持可再生能源直接参与市场。
    • 完善电价形成机制,推动分时电价和阶梯电价改革。
    • 鼓励用户侧参与需求响应,优化电力资源配置。

3. 可再生能源发展

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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