《表1 各特征选择权值:新能源电网中考虑特征选择的Bi-LSTM网络短期负荷预测》
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《新能源电网中考虑特征选择的Bi-LSTM网络短期负荷预测》
使用1.2节所述方法对处理后的特征矩阵进行特征选择得到各特征权值如表1所示,可以看出,该区域对工商业电价较为敏感,尤其是黑色金属工业可能规模较大;同时其受温度、季节、光照强度等影响较大,故光伏发电产业较为发达,而风速等影响较小,可以推断风能资源较少或开发程度不够;而其新能源比例影响较少,说明近年来新能源增长不多。这与该区域有大型炼钢厂、光伏渗透率高和风能资源较少的实际情况相符。
图表编号 | XD00192194200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.10 |
作者 | 杨龙、吴红斌、丁明、毕锐 |
绘制单位 | 安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学)、安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学)、安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学)、安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学) |
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