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基于二次模态分解和卷积双向长短期记忆神经网络的高比例光伏配电网线损预测

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电网技术 2024年

作者：吴向明宋楠李晓军梁纪峰丁鈺轩杨丽君国网河北省电力有限公司国网河北省电力有限公司电力科学研究院电力电子与电力传动河北省重点实验室燕山大学电气工程学院

配电网线损时间序列受高比例新能源接入的影响，呈现高度的非线性和波动性，面对此种类型的数据，使得常规的预测模型难以捕捉其变化趋势，预测值往往滞后于真实值变化，而模态分解再预测的处理方法能够较好的应对此问题。因此，本文提... 详细信息

配电网线损时间序列受高比例新能源接入的影响，呈现高度的非线性和波动性，面对此种类型的数据，使得常规的预测模型难以捕捉其变化趋势，预测值往往滞后于真实值变化，而模态分解再预测的处理方法能够较好的应对此问题。因此，本文提出了一种基于缎蓝园丁鸟(satin bower birdoptimization algorithm，SBO)算法优化的二次模态分解和卷积双向长短期记忆神经网络的线损预测框架，以合理划分线损分量，并针对各分量设计预测模型开展预测。首先采用改进完全集合经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，ICEEMDAN)对历史线损数据进行初次分解，得到各ICIMFn分量并计算其样本熵；对样本熵最高的ICIMF1利用经SBO优化的变分模态分解(Variational mode decomposition，VMD)对其进一步分解，得到各VIMFn分量。其次，考虑分解后线损各分量受天气负荷等不同因素影响，依据最大互信息系数(Maximal information coefficien，MIC)提取对各线损分量产生影响的主要因素，实现特征降维。最后，结合组合模型的各自特点，建立基于卷积双向长短期记忆神经网络(Convolutional neural networks-Bidirectional long short term memory，CNN-BiLSTM)的预测模型，使用CNN对分解后的各分量进行特征提取，输入到BiLSTM中，建立时间特征关系，学习历史数据间的正、反向规律，最终输出线损预测结果。与现有方法相比较，本文提及的方法在应对滞后效应的同时，提升了预测效率及精度，为精细化线损管理提供了数据支持。

关键词：高比例光伏配电网模态分解线损预测组合预测模型滞后效应

基于混沌性分析和长短期记忆神经网络的光伏功率预测方法

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电子器件 2024年第3期47卷 809-813页

作者：韩光吴向明李晓军李安燚国网河北省电力有限公司河北石家庄050000 国网河北省电力有限公司电力科学研究院河北石家庄050021

为了提高复杂环境下光伏功率数据的预测精度,针对光伏功率序列中存在的随机性和不确定性问题,提出了基于混沌性分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的预测方法。混沌性分析方法包括集合经验模态分解(EEMD)和相空间重构,EEMD用于分解光伏功... 详细信息

为了提高复杂环境下光伏功率数据的预测精度,针对光伏功率序列中存在的随机性和不确定性问题,提出了基于混沌性分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的预测方法。混沌性分析方法包括集合经验模态分解(EEMD)和相空间重构,EEMD用于分解光伏功率序列,降低原始序列的复杂程度,相空间重构将原一维序列重构为高维状态空间下的序列,有利于提升预测精度。LSTM具有较为复杂的机制,更适合用于预测不确定性的时间序列。另外将光伏功率分为平稳型和非平稳型数据,并对这两类数据分别建立预测模型进行预测。实验结果表明,所提方法对比单一类型的预测模型和其他组合模型,都有不同程度的优势。

关键词：光伏功率混沌性分析 LSTM EEMD 相空间重构

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关于田径竞赛中请假的几个问题

成都体育学院学报 1992年第4期18卷 43-45,93页

作者：吴向明成都体育学院田径教研室

由于现有的田径竞赛规则对田径竞赛中的请假问题缺乏较为详细的阐述.故此问题一直是田径裁判法中一个较为棘手的问题,甚至影响了比赛的进程。本文根据田径竞赛规则的精神,对涉及请假问题的若干因素进行了较为详细的论证和说明,并提出了... 详细信息

由于现有的田径竞赛规则对田径竞赛中的请假问题缺乏较为详细的阐述.故此问题一直是田径裁判法中一个较为棘手的问题,甚至影响了比赛的进程。本文根据田径竞赛规则的精神,对涉及请假问题的若干因素进行了较为详细的论证和说明,并提出了应遵守的原则,以期使解决这一问题规范化、合理化。同时也望能对田径竞赛规则及裁判法做一补充。

关键词：田径竞赛规则运动员田径比赛正当理由田径裁判径赛项目田赛项目合理化裁判法规范化

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高校人才培养的长尾理论：从规模到质量

高等工程教育研究 2009年第1期57卷 84-88页

作者：吴向明浙江工业大学经贸管理学院副院长、副研究员

高等教育从精英阶段迈入大众化阶段后,社会企业对人才的选择呈现出长尾理论现象。为满足经济社会发展对人才的多样化需求,高校需要改革人才培养模式,更新课程体系和内容,大力培养经济社会大规模需求的优秀拔尖人才和高级应用型人才,以... 详细信息

高等教育从精英阶段迈入大众化阶段后,社会企业对人才的选择呈现出长尾理论现象。为满足经济社会发展对人才的多样化需求,高校需要改革人才培养模式,更新课程体系和内容,大力培养经济社会大规模需求的优秀拔尖人才和高级应用型人才,以扩大人才培养的长尾理论的"头部"。同时提供给学生更多的适应社会多样化需求和个性化发展的能力结构模块选择,拓延长尾理论的"尾部",实现高等教育从规模扩张向质量提高的转变。

关键词：高等教育长尾理论质量