简介:摘要:本论文以深度学习技术为基础,针对电力负荷预测与优化展开研究。首先分析了当前电力负荷预测与优化的现状和存在的问题,接着提出了基于深度学习的解决方案。通过对深度学习模型的构建和训练,结合电力系统的实际需求,实现对电力负荷的精准预测和优化调度。最后,对研究结果进行了分析和总结,并展望了未来的发展方向。
简介:摘要:在我国全面推进经济建设工作的形势下,各个行业都在快速地发展壮大,与此同时各行各业的发展以及民众的生活对于电力能源的需求在逐渐地增加,这样就对火力发电厂的运行提出了更高的要求。当下我国电能生产模式都是以火力发电为主,我国对于电能的需求相对较为巨大,火力发电厂运行效率相对较高。在火力发电厂运行过程中,以火电为基础的设备容量在总装机的占比中达到了70%,对于燃料的需求量也在逐渐的增加,所以锅炉排渣处理逐渐地成为电厂生产流程中的一项关键环节。为了从根本上促进火力发电厂的稳步健康发展,最为重要的就是需要积极地提升各类资源的利用效率,控制二氧化碳的排放,尽可能地缩减成本,这也是保证企业获得更加丰厚的经济收益的基础。