详细信息：
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测型设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测型设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
联系我们
张女士
更多推荐
