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卷积4582023
国际科学会议市政设施和环境技术能源管理 |
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文章号 | 01014 | |
页数 | 7 | |
段内 | 能源管理、能源转换存储 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202345801014 | |
在线发布 | 072023 |
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45801014(2023)
电网应用数据模型减少损耗和预测灾难
哈萨克-英国技术大学,哈萨克斯坦阿拉木图
*对应作者 :a.kartbayev@gmail.com
本文探讨优化区域内电流的关键目标,特别侧重于Mangystau区域,同时处理不断变化的能源需求并整合可再生资源与维护系统稳定与经济可行性相关联的不断升级挑战凸显了这项研究的重要性,因为次优电流条件可能加剧气候变化加速解决最优电流问题,探索机器学习算法初始分析区域负载数据,并使用模拟数据测试各种受监督学习算法预测电流模式Mangystau区域的主要关注点在于石油公司老化基础设施,这些公司在不最优条件下运营。这项研究使用Matlab神经网络模拟电系参数,揭开最优系统参数与受检验系统参数之间的复杂关系对比这些结果和分析网格建模研究显示系统优化与目标值一致,特别是在最优接收器替换计划方面。
关键字 :能力变换/数据分析/神经网络/电网/反应电源/灾难预测
必威西汉姆赞助2023年EDP科学出版
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