波兰电力交易市场短期电价预测数据集

某住宅小区2010-2018热力及电力消耗数据集

在图卷积网络(GCN)的帮助下，提出了一个更有效的搜索框架，以在有限的尝试下识别尽可能多的关键级联故障。通过离线训练一个GCN可以很好地捕捉级联故障的复杂机理。借助训练好的GCN模型，可以显著加快对临界级联故障的搜索。同时，通过分层相关传播算法实现了GCN模型的可解释性。结果表明，GCN导引的方法不仅可以加速临界级联故障的搜索，而且可以揭示潜在级联故障的预测原因。

态势感知 (SA) 已被认为是电力系统稳定和安全运行的关键保证，尤其是在可再生能源整合后的复杂不确定性下。在本文中，提出了一种人工智能驱动的解决方案，以实现涵盖感知，理解和预测的SA的全面实现，其中最后一个是更先进但具有挑战性的，因此以前没有在任何文献中讨论过。通过聚合两个强大的深度学习结构，提出了一种新颖的SA模型: 卷积神经网络 (CNN) 和长期短期记忆 (LSTM) 递归神经网络。提出的CNN-LSTM模型具有在时空测量数据上实现协作数据挖掘的优势，即从相量测量单元数据中同时学习时空特征。在SA模型中设计了两个功能分支: 应急定位器 (用于检测当前的确切故障位置) 和稳定性预测器 (用于预测将来系统的稳定性状态)。测试一下结果表明，即使在较低的数据充分性水平下，该模型也具有很高的性能 (准确性)。

国内氢能源充足，短期来看工业副产制氢是主要方式。《中国氢能源及燃料电池产业白皮 书》（2019 年）的数据，截止到 2018 年，中国工业副产氢源可供氢气约 400 万吨，可为 约 3000 万辆燃料电池汽车提供氢气。短期来看，工业副产制氢成本低，接近消费市场， 将成为国内重要的供氢主体。长期来看，再生能源电解水制氢将发展成为有效的供氢主体。 储氢技术：短期车载储氢以 70MPa 气态方式为主，中期以气态、液态多种方式协同。目 前国内主要采取的是高压气态储氢方式，低温液态储氢在航天领域得到应用，有机液态储 氢在燃料电池客车车载储氢项目中得到示范，固态储氢在分布式发电项目中得到示范。 201

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第十届泰迪杯挑战赛B题电力预测赛题+数据

提出了一种可应用于电力系统充裕度分析的快速组合事件概率求取方法。该方法根据二值决策图的基本原理，采用二叉树作为基本数据结构，在电力系统充裕度计算所有可行状态已知的情况下，只需一次回代即可求出相应的系统充裕度指标，具有原理清晰、算法简单、易于实现的特点。理论分析和实际算例表明，其时间和空间复杂度都是问题规模的线性函数，有着比经典inclusion―exclusion法则更好的计算效率，IEEERTS-24节点系统算例的计算表明了该算法在实际应用中的正确性和有效性。

非常好的电力系统的书籍，深入浅出阐述了系统稳定性方面的问题

基于蒙特卡罗算法的电力系统风险评估研究_李彦生。利用蒙特卡洛抽样和潮流计算方法计算电力系统可靠性